是的,PyTorch中的张量梯度可以清零。可以使用zero_grad()方法将模型参数的梯度清零。在训练神经网络时,通常需要在每次迭代之前将梯度清零,以确保梯度的更新是基于最新的误差计算得到的。 例如,在使用PyTorch训练一个线性回归模型时,可以在每次迭代之前使用zero_grad()方法将模型参数的梯度清零: import torch # 定义模型...