MXNet中怎么自定义损失函数和评估指标

在MXNet中，可以通过继承mx.metric.EvalMetric类来自定义评估指标，通过自定义符号函数来定义损失函数。

自定义评估指标示例代码：

import mxnet as mx

class CustomMetric(mx.metric.EvalMetric):
    def __init__(self):
        super(CustomMetric, self).__init__('custom_metric')

    def update(self, labels, preds):
        # custom logic to update the metric
        pass

# 使用自定义评估指标
metric = CustomMetric()

自定义损失函数示例代码：

import mxnet as mx

class CustomLoss(mx.gluon.loss.Loss):
    def __init__(self, weight=1.0, batch_axis=0, **kwargs):
        super(CustomLoss, self).__init__(weight, batch_axis, **kwargs)

    def hybrid_forward(self, F, output, label):
        # custom logic to calculate loss
        pass

# 使用自定义损失函数
loss = CustomLoss()

在实际训练模型时，可以将自定义的评估指标和损失函数传递给gluon.Trainer或gluon.Trainer的fit()方法中。