写一个程序绘制BCEWithLogitsLoss损失曲线图

好的，以下是一个使用Python和matplotlib绘制BCEWithLogitsLoss损失曲线图的示例程序：

import torch
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
y_true = torch.randn(100, 1)
y_pred = torch.randn(100, 1)

# 计算损失
loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
loss = loss_fn(y_pred, y_true)

# 绘制曲线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(y_pred.detach().numpy(), y_true.detach().numpy(), 'o')
ax.set_xlabel('Predictions')
ax.set_ylabel('True values')
ax.set_title(f'BCEWithLogitsLoss: {loss.item():.4f}')
plt.show()

该程序首先生成100个随机的真实标签y_true和预测标签y_pred。然后使用PyTorch中的BCEWithLogitsLoss函数计算损失。最后，使用matplotlib绘制真实标签和预测标签之间的散点图，并在图表标题中显示损失值。

注意：这只是一个示例程序，实际上你需要根据具体的应用场景和数据集，进行相应的更改和调整。