设置二元分类兼容的损失函数和优化器代码

以下是二元分类兼容的损失函数和优化器代码：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 二元分类损失函数，使用二元交叉熵
criterion = nn.BCELoss()

# Adam优化器，学习率为0.001
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

其中，`nn.BCELoss()`是二元交叉熵损失函数，`optim.Adam()`是Adam优化器，可以根据需要调整学习率。在使用时，将它们分别作为训练过程中的损失函数和优化器即可。