在TensorFlow中使用自定義損失函數，需要按照以下步驟進行操作：
import tensorflow as tf
def custom_loss(y_true, y_pred):
loss = tf.square(y_true - y_pred) # 例如，定義一個平方損失函數
return loss
tf.keras.losses.Loss類來包裝自定義損失函數。class CustomLoss(tf.keras.losses.Loss):
def __init__(self):
super(CustomLoss, self).__init__()
def call(self, y_true, y_pred):
loss = custom_loss(y_true, y_pred)
return loss
model.compile(optimizer='adam', loss=CustomLoss())
fit方法。model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
通過以上步驟，就可以在TensorFlow中使用自定義損失函數進行模型訓練了。
