F.binary_cross_entropy_with_logits函数与F.binary_cross_entropy函数的关系（单标签二分类问题）
假设 1个图像样本由神经网络处理后的输出是 size 10×4 的tensor，随机生成一个tensor，
使用Sigmoid对该tensor进行概率变换，tensor的每个数值的变换都是相互独立的，下面得出预测的概率分布，
我们在这里随机生成一个真值的概率分布y，
自己定义一下BCELoss，需要输入预测的概率分布和真值的概率分布，
手动计算一下，结果一致，
使用F.binary_cross_entropy 验证一下，同样需要输入预测的概率分布和真值的概率分布，
再使用F.binary_cross_entropy_with_logits验证一下，直接输入神经网络的输出和真值的概率分布，
BCELoss与BCEWithLogitsLoss的关联：BCEWithLogitsLoss = Sigmoid + BCELoss，
nn接口 Function接口
nn.BCELoss( ) F.binary_cross_entropy( )
nn.BCEWithLogitsLoss( ) F.binary_cross_entropy_with_logits( )
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