`.zero_grad()`和`.zero_grad`有什么区别？

.zero_grad()和.zero_grad的区别是前者是方法（函数），后者是属性。

.zero_grad()是PyTorch中用于将模型参数的梯度设置为零的方法。它通常用在每次计算梯度之前，以避免梯度的累积。使用.zero_grad()方法后，可以通过反向传播计算新的梯度。

示例代码如下：

optimizer.zero_grad()  # 将模型参数的梯度置零
loss.backward()  # 反向传播计算梯度
optimizer.step()  # 根据梯度更新模型参数

.zero_grad是PyTorch中模型参数梯度的属性。通过访问这个属性，可以直接将模型参数的梯度设置为零，类似于使用.zero_grad()方法。

示例代码如下：

optimizer.zero_grad  # 直接将模型参数的梯度置零，无需调用方法
loss.backward()  # 反向传播计算梯度
optimizer.step()  # 根据梯度更新模型参数

需要注意的是，直接使用.zero_grad属性时，梯度的清零操作并没有立即执行，只有当调用.backward()方法后才会执行梯度清零。

推荐的腾讯云产品：腾讯云AI智能优图。它是腾讯云为开发者提供的一套智能视觉分析服务，可以实现图像内容审核、人脸识别、OCR识别等功能。详情请参考腾讯云AI智能优图产品介绍。