在训练二分类模型时如果第一类的样本数为275，第二类的样本数为100。如何实现类别权重调整，使用的是nn.BCELoss()

在使用`nn.BCELoss()`时，可以通过设置`pos_weight`参数来实现类别权重调整。具体来说，`pos_weight`参数可以是一个张量，其中包含每个正类样本的权重。对于本例中的二分类问题，可以计算正类样本的权重为：

$$
\text{pos_weight} = \frac{\text{总样本数}}{\text{正类样本数}} - 1 = \frac{275 + 100}{275} - 1 \approx 1.636
$$

然后，在定义`nn.BCELoss()`时，将`pos_weight`参数设置为计算得到的正类样本权重即可，示例代码如下：

import torch.nn as nn

pos_weight = torch.tensor(1.636)
criterion = nn.BCELoss(pos_weight=pos_weight)

这样，在训练时，正类样本的损失会乘以计算得到的权重。这样可以使模型更关注少数类别的样本，从而提高模型的性能。