用python写一个tensor形式的回归任务以拟合优度R2为指标的损失函数

好的，以下是用Python写一个tensor形式的回归任务，以拟合优度R2为指标的损失函数：

import tensorflow as tf

def r2_metric(y_true, y_pred):
    """
    R2指标计算函数
    """
    SS_res =  tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_pred))
    SS_tot = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - tf.reduce_mean(y_true)))
    return 1 - SS_res/(SS_tot + tf.keras.backend.epsilon())

def r2_loss(y_true, y_pred):
    """
    R2损失函数
    """
    SS_res =  tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_pred))
    SS_tot = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - tf.reduce_mean(y_true)))
    return 1 - SS_res/(SS_tot + tf.keras.backend.epsilon())

以上是一个以R2为指标的损失函数和计算函数，你可以直接使用该函数进行回归任务。