c_loss(i,:) = sigmoid_cross_entropy(logits(1:batch_size), ones(batch_size,1))

这段代码是一个计算交叉熵损失的代码，其中sigmoid_cross_entropy是一个自定义的函数，用于计算sigmoid交叉熵损失。logits是模型的输出，它的维度为(batch_size, num_classes)，其中num_classes是分类的类别数。这里的代码截取了logits的前batch_size个样本，因此logits的维度为(batch_size,)，表示对于每个样本预测的分类概率。ones(batch_size,1)是一个维度为(batch_size,1)的矩阵，表示所有样本的真实标签都是1。这个矩阵与logits进行sigmoid_cross_entropy计算后得到的是一个(batch_size,)的向量，表示每个样本的损失值。最终得到的c_loss是一个(batch_size, num_classes)的矩阵，表示所有样本在所有类别上的损失值。