optimizer.zero_grad()和net.zero_grad()区别

在深度学习和机器学习领域中，"optimizer"（优化器）是指一种用于优化模型参数以最小化损失函数的算法或工具。优化器的主要任务是更新模型的权重或参数，使其逐渐收敛到损失函数的最小值或局部最小值，从而提高模型的性能。优化器在训练神经网络等机器学习模型时非常重要，因为模型参数的更新通常依赖于损失函数的梯度。这三行代码通常组成了深度学习模型训练的核心循环。在整个训练过程中，它们会被重复执行多次，模型的参数会根据损失函数的梯度逐渐调整，以最小化损失并提高模型性能。