假设我正在使用pytorch进行实施。假设我有一个像RNN一样的模型，它在每个步骤中都有损失：
for step in step_cnts:
output = rnn(input, hidden)
loss = loss + criteria(output, target)
使用loss.backward()向后移动时，RNN的每一步都会累积梯度吗？
而且这种积累不会导致梯度爆炸吗？
顺便说一句，如果我用loss = loss / step_cnts平均损失，则梯度将不同于
总和版本？