以下是在Fastai中执行多标签分类任务的一般步骤：
1. 数据准备：准备包含多标签信息的数据集。每个样本可能具有一个以上的标签。
2. 数据加载：使用Fastai的`DataBlock`和`DataLoaders`类加载数据集，并确保正确的标签格式。
3. 定义模型：根据任务需求选择合适的模型架构，在Fastai中可以使用预训练的模型（如ResNet、DenseNet等）或自定义模型。
4. 训练模型：使用Fastai提供的`.fit`方法对模型进行训练。在训练过程中，需要选择合适的损失函数来处理多标签分类任务，例如Binary Cross Entropy Loss。
5. 评估模型：使用验证集或测试集评估模型性能。
通过以上步骤，您可以利用Fastai库轻松实现多标签分类任务。请务必查阅Fastai文档以获取更详细的指导和示例代码。
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首先，定义一个自定义的损失函数或评估指标，例如：
def custom_l...
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