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。