在Pytorch中,BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题,其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值,而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1​中的xxx。 下面为一个简单的示例: import torch import torch.nn as nn predicts = torch.tensor([[0.4,0.7,1.2,0.3], [1.1,0.6,0.9,1.6]]) labels = torch.tensor([[1,0,1,0],[0,1,1,