是的，bce_logits_loss()函数使用ones()和zeros()作为目标。

以下是一个使用bce_logits_loss()函数的示例代码：

import torch

# 创建样本数据
input = torch.randn(3, 5)
target = torch.tensor([[0, 1, 0, 0, 1],
                       [1, 0, 1, 0, 0],
                       [0, 0, 1, 1, 1]])

# 调用bce_logits_loss()函数
loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
loss = loss_fn(input, target.float())

print(loss)

在这个代码示例中，我们使用BCEWithLogitsLoss()函数作为损失函数，并将input张量和target张量作为参数传递给这个函数。由于我们的目标是二进制标签，我们需要将其转换为浮点数张量，以便BCEWithLogitsLoss()函数能够使用它。

在这个示例中，目标张量使用了0和1作为标签，因此它将使用zeros()和ones()函数作为目标。