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。
