要自定义损失函数和评估指标，你可以使用Fastai中的loss_func和metrics参数来实现。
首先，定义一个自定义的损失函数或评估指标，例如：
def custom_loss_func(inputs, targets):
# 自定义损失函数的计算逻辑
return loss
def custom_metric_func(preds, targets):
# 自定义评估指标的计算逻辑
return metric
然后，在创建Learner对象时，将这些自定义函数传递给loss_func和metrics参数：
learn = cnn_learner(data, model, loss_func=custom_loss_func, metrics=[custom_metric_func])
这样，你就可以使用自定义的损失函数和评估指标来训练和评估模型了。