为什么我们需要在`zero_grad`中调用`detach_`？

在深度学习中，我们通常使用反向传播算法来更新模型的参数。在每次反向传播之前，我们需要清除之前计算的梯度信息，以避免梯度累积的影响。这时候就需要使用zero_grad函数来将模型参数的梯度置零。

在调用zero_grad之后，我们需要注意的是，如果我们在模型中使用了自动微分机制（例如PyTorch中的autograd），梯度信息会被保留在计算图中，可能会导致内存占用过高。为了避免这种情况，我们可以在调用zero_grad之后使用detach_函数将梯度信息从计算图中分离出来。

detach_函数的作用是将张量从计算图中分离出来，使其成为一个独立的张量，不再与计算图有关联。这样做的好处是可以减少内存占用，并且避免不必要的计算。在调用detach_之后，该张量将不再具有梯度信息，因此不会参与反向传播的计算。

需要在zero_grad中调用detach_的原因是为了清除模型参数的梯度信息，并将梯度从计算图中分离出来，以避免内存占用过高和不必要的计算。这样可以确保每次反向传播时，只计算当前批次的梯度，而不会受到之前批次的梯度影响。