在Chainer中，可以通過定義一個函數來自定義損失函數和評估指標。下面分別介紹如何自定義損失函數和評估指標：

自定義損失函數：

import chainer.functions as F

def custom_loss_function(y_true, y_pred):
    loss = F.mean_squared_error(y_pred, y_true)
    return loss

在上面的例子中，我們定義了一個自定義的損失函數custom_loss_function，該函數接受兩個參數y_true和y_pred，分別表示真實標簽和預測標簽。在函數中，我們使用F.mean_squared_error函數計算預測標簽和真實標簽之間的均方誤差作為損失。

自定義評估指標：

import chainer.functions as F
import chainer.links as L

def custom_evaluation(y_true, y_pred):
    accuracy = F.accuracy(y_pred, y_true)
    return accuracy

在上面的例子中，我們定義了一個自定義的評估指標custom_evaluation，該函數接受兩個參數y_true和y_pred，分別表示真實標簽和預測標簽。在函數中，我們使用F.accuracy函數計算預測標簽和真實標簽之間的準確率作為評估指標。

使用自定義損失函數和評估指標：

from chainer import optimizers, Variable

# Define your model
model = YourModel()

# Define optimizer
optimizer = optimizers.SGD()
optimizer.setup(model)

# Define your data
x_data = ...
y_data = ...

# Convert your data to Chainer Variable
x = Variable(x_data)
y = Variable(y_data)

# Forward pass
y_pred = model(x)

# Calculate loss using custom loss function
loss = custom_loss_function(y, y_pred)

# Calculate evaluation using custom evaluation function
evaluation = custom_evaluation(y, y_pred)

在上面的代碼中，我們首先定義了一個模型model和一個優化器optimizer，然后定義了輸入數據x_data和真實標簽y_data，將它們轉換為Chainer的Variable對象x和y。接著進行前向傳播，得到預測標簽y_pred。然后使用自定義的損失函數custom_loss_function計算損失，使用自定義的評估指標custom_evaluation計算評估指標。

這樣，我們就可以在Chainer中使用自定義的損失函數和評估指標了。