RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 动手学深度学习MLP

在Python中，当使用自动微分库（如PyTorch）计算梯度时，只能为标量输出创建梯度。如果尝试为非标量输出创建梯度，就会出现"RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs"的错误。这是因为在计算梯度时，需要将输出值与标量进行比较，以计算梯度的变化情况。

关于您提到的动手学深度学习中的MLP（多层感知机），我无法直接回答您的问题，因为您的问题中没有提到与此相关的具体内容。但是，根据您引用的内容，我可以看到您正在讨论梯度计算和使用PyTorch的情况。

为了使用MLP，您需要定义MLP的结构（包括层数、每层的神经元数量等），并且使用PyTorch的相关功能进行实现。然后，您可以通过向前传播输入，并通过损失函数计算损失。接下来，使用自动微分功能计算梯度，并使用优化算法（如随机梯度下降）更新模型的参数。这样，您就可以训练MLP模型并进行预测。

如果您有具体的问题或需要更详细的解释，请提供更多细节，以便我可以更好地帮助您。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【深度学习】日常笔记7](https://blog.csdn.net/qq_45732909/article/details/131380169)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python RuntimeError: thread.__init__() not called解决方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38630358/12877726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs的原因：Pytorch不支持对张量的...](https://blog.csdn.net/qq_40968179/article/details/127973793)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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