关联 issue

https://gitcode.com/Ascend/pytorch/issues/2739

API 功能

torch.optim.Optimizer.zero_grad(set_to_none=True) 将优化器管理的全部 Parameter 的梯度清零或置为 None。默认 set_to_none=True 时直接把 param.grad 置为 None（更省内存）；set_to_none=False 时将梯度置为与参数同形状的全 0 张量。参数按 Python 真值语义处理（1/[1] 等视为 True，0/[]/None 等视为 False），与 PyTorch 官方行为一致。该操作仅涉及梯度内存管理，不触发算子计算，NPU 上与官方语义一致。

官方用例情况

检索官方 test/ 目录后确认：官方 test/test_optim.py 等存在对 zero_grad 的调用，但未发现对 set_to_none 布尔/真值语义、非法调用签名（多参数/未知关键字）的直接覆盖，也没有 NPU 专项用例。本 PR 在 test/npu/ 补充 NPU 侧直接验证。

测试场景覆盖

新增 test/npu/test_optimizer_zero_grad.py，覆盖以下场景：

• 默认调用：optimizer.zero_grad() 后 param.grad is None
• 布尔参数：set_to_none=True → grad 为 None；set_to_none=False → grad 非 None 且与 torch.zeros_like 逐元素相等（torch.equal）
• 真值语义：set_to_none=1、set_to_none=[1] → grad 为 None；set_to_none=0、set_to_none=[]、set_to_none=None → grad 为全 0（对齐官方真值处理）
• 非法调用：zero_grad(True, False) 与 zero_grad(unexpected=True) 均抛 TypeError
• 前置条件：SGD + NPU Parameter 反向传播后断言 grad 非 None 且非零，再验证清零/置 None 行为

资料补齐情况

Optimizer.zero_grad 为 PyTorch 原生 API，Native API 资料中无单独 Restrictions/Notes 限制条目（NPU 行为与官方一致），本 PR 仅补充测试，不涉及 native API 文档修改。

运行命令与日志

• 分支：v2.7.1
• 环境：Ascend 910（npu-smi 25.5.1）+ CANN 9.1.0-beta.1 + Python 3.12.13；本地验证使用 torch 2.12.0+cu130 / torch_npu 2.12.0（master_py312 环境近似验证，跨版本以 CI 为准）
• 命令：

cd /workspace
unset PYTHONPATH
/workspace/venvs/master_py312/bin/python /workspace/user_data/tasks/_align-20260814/test-optimizer-zero-grad-master/test/npu/test_optimizer_zero_grad.py -v

• 结果：Ran 4 tests ... OK（退出码 0）

变更说明

• 新增 test/npu/test_optimizer_zero_grad.py，仅补充测试，不修改任何实现代码
• Source: JfanLiu:test-optimizer-zero-grad-v271，Target: v2.7.1
• Previous PR: none