在 PyTorch 中，model.zero_grad() 和 self.optimizer.zero_grad() 都用于清除梯度，但是它们的作用范围和使用场景有所不同。
1. model.zero_grad()
model.zero_grad() 是通过模型的所有参数（即 model.parameters()）来清除梯度。调用这个方法会把模型中每个参数的梯度清零。它的作用是清除所有模型参数的梯度，但并不涉及优化器的状态。
使用示例：
model.zero_grad()
特点：
- 清除模型参数的梯度。
- 适用于手动控制梯度清除的情况，通常在训练循环中每次反向传播前调用。
