# zero the parameter gradients

        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize

        outputs = net(inputs)

        loss = criterion(outputs, labels)

        loss.backward()

        optimizer.step()

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.

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