在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们通常需要手动将梯度清零。这是因为PyTorch中的自动求导机制（Autograd）会自动计算每个张量的梯度，并将其累加到张量的.grad属性中。如果不手动将梯度清零，那么每次反向传播时，梯度会被累加到之前的梯度上，导致最终的梯度与期望值不一致。

下面我们将从以下几个方面来介绍为什么需要手动将梯度清零：

1. 梯度累加

在训练深度学习模型时，通常采用批量随机梯度下降法（SGD）或者Adam等优化算法对模型参数进行更新。在每个batch内，我们会将多个样本通过模型进行前向传播得到预测结果，计算出损失函数值，然后通过反向传播计算出每个参数的梯度并更新参数。当多个batch的数据经过前向传播和反向传播之后，每个参数的梯度会被累加起来。这种梯度累加的方式对于训练大型模型非常有用，可以有效地提升模型的性能。

但是，在每个batch之间，如果不手动将之前的梯度清零，那么累加下来的梯度会影响到当前batch的参数更新，导致模型收敛速度变慢，甚至出现震荡等问题。

2. 多次反向传播

在某些模型中，我们需要进行多次反向传播，比如说GAN（生成式对抗网络）。在这种情况下，如果不手动将梯度清零，那么每次反向传播时，梯度会被累加到之前的梯度上，导致更新的参数偏差较大，使得训练效果不佳。

3. 内存占用

由于PyTorch默认情况下会将梯度保存在.grad属性中，如果不手动清零，那么这些梯度会一直占用内存，使得程序的内存占用增加。当训练大型模型时，这种内存泄漏问题会严重影响程序的运行效率。

因此，我们需要手动将梯度清零，以确保每次反向传播时都是基于当前batch的梯度计算，而不是基于之前batch的梯度计算。

手动清零梯度的方法很简单，只需调用optimizer.zero_grad()即可。这个函数会将模型所有参数的.grad属性设置为0。

总结：

在PyTorch中，手动清零梯度是一个常见的操作。它能够避免梯度累加、多次反向传播和内存占用等问题带来的负面影响，从而保证模型的训练效果和程序的运行效率。