In this example we have 5 of those functions. As a result of this solution, we sum up five gradients and backpropagate the error to update the parameter w. When implementing this in PyTorch, we want to prevent the implicit accumulation of these gradients, so we need to use zero_grad() to initialize the gradient.
Dans cet exemple, nous avons cinq de ces fonctions. Cette solution nous permet d’additionner cinq gradients et de rétropropager l’erreur pour mettre à jour le paramètre w. En implémentant cela dans PyTorch, nous voulons empêcher l’accumulation implicite de ces gradients, donc nous devons utiliser zero_grad() pour initialiser le gradient.