binary cross entropy在pytorch中如何使用

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn.BCELoss()` 实现二元交叉熵损失函数。

具体使用方法如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型输出为两个类别
model_output = torch.randn(2, 2)

# 定义标签，其中第一个样本属于第二个类别，第二个样本属于第一个类别
labels = torch.tensor([0, 1], dtype=torch.float32)

# 定义损失函数
loss_fn = nn.BCELoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(torch.sigmoid(model_output), labels)

print(loss)

在上面的代码中，首先定义了模型的输出 `model_output` 和标签 `labels`，然后使用 `nn.BCELoss()` 定义了二元交叉熵损失函数 `loss_fn`。接着，通过 `torch.sigmoid()` 将模型的输出转换为概率值，并将其作为输入传给损失函数 `loss_fn`，再将标签 `labels` 传给损失函数，最后得到损失值 `loss`。