return F.binary_cross_entropy_with_logits( input, target, weight, reduction='sum')解释一下这行代码

这行代码是 PyTorch 中计算二分类交叉熵损失函数的函数调用，具体解释如下：

- F.binary_cross_entropy_with_logits：这是二分类交叉熵损失函数的函数名。
- input：模型输出的原始值，也称为 logits。
- target：真实标签，是一个二元的标签值。取值为 0 或 1。
- weight：每个样本的权重。可以用来调整不同样本的重要性。
- reduction：指定损失的计算方式。采用 'sum' 表示对所有样本损失进行求和。

该函数的作用是计算模型输出的原始值和真实标签之间的二分类交叉熵损失。该函数的输入参数中，模型输出的原始值需要经过 sigmoid 函数转换为概率值后再进行计算。