BCEWithLogitsLoss是一个用于二分类问题的损失函数，它将预测的标签作为张量输入，并计算二进制交叉熵损失。使用BCEWithLogitsLoss时，对输出层感到困惑可能是因为输出层的值没有经过sigmoid函数进行映射。

以下是一个包含代码示例的解决方法：

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

# 创建一个带有sigmoid激活函数的二分类网络
class BinaryClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BinaryClassifier, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)  # 假设输入特征维度为10

    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        x = torch.sigmoid(x)  # 在输出层应用sigmoid函数
        return x

# 创建网络实例
model = BinaryClassifier()

# 创建损失函数实例
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 创建优化器实例
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 假设训练数据为x和y
x = torch.randn(100, 10)  # 假设有100个样本，每个样本有10个特征
y = torch.randint(0, 2, (100, 1)).float()  # 假设标签为0或1

# 训练网络
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")

在上述代码中，我们创建了一个二分类网络BinaryClassifier，并在其forward方法中应用了sigmoid函数来对输出层进行映射。在训练过程中，我们使用了BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并通过调用criterion(outputs, y)来计算损失。然后，我们可以使用优化器来更新网络参数。