d2l.train_ch3()报错RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs

d2l.train_ch3()函数在Dive into Deep Learning (深度学习入门)这本书中的某个章节中可能会遇到这个错误。当你尝试训练模型时，如果网络的输出不是标量（即不是一个单一数值，而是一张张图片、一组特征等），计算梯度grad需要的是一个可以直接求导的标量值。然而，你试图对非标量输出进行自动求梯度操作，这就会引发`RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs`。

该错误通常发生在以下情况：
1. 模型的最后一层没有激活函数，直接将向量作为输出，导致无法隐式创建梯度。
2. 你在损失函数中使用了不是直接返回标量值的操作，如softmax归一化后的交叉熵损失，而非单个样本的loss。

解决这个问题的步骤包括：
1. 确保模型的最后一层有合适的激活函数（如sigmoid、softmax等），使其输出为标量。
2. 如果你的损失函数是分段计算的，需将其组合成一个单独的标量值后再计算梯度。
3. 使用`torch.sum()` 或 `torch.mean()` 函数来聚合每个样本的损失，得到一个平均损失。