如果我要通过fit传入sample weight，怎么自定义损失函数

如果您要通过`fit`函数传入样本权重，可以在自定义损失函数中使用Keras的API来实现。具体来说，您可以在损失函数中使用Keras的乘法运算符`K.dot`来将每个样本的权重乘以对应的损失值，然后再将这些值相加。

下面是一个例子，其中我们使用了Keras的`sample_weight`参数来传递样本权重：

import tensorflow as tf
from keras import backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred):
    # sample_weight shape is (batch_size,)
    sample_weight = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)
    return K.mean(K.square(y_true - y_pred) * sample_weight)

在上面的例子中，我们传递了一个长度为3的样本权重向量，其中每个元素分别表示对应样本的权重。在损失函数中，我们使用Keras的乘法运算符`K.dot`将每个样本的权重乘以对应的损失值，然后再将这些值相加，并返回平均值。

接下来，在使用`fit`函数训练模型时，我们可以通过`sample_weight`参数传递每个样本的权重。例如，下面是一个使用自定义损失函数和样本权重的模型训练代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# create some toy data
X = np.random.rand(10, 3)
y = np.random.rand(10, 1)
sample_weight = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# define the model
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(3,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# compile the model with custom loss function
model.compile(loss=custom_loss, optimizer='adam')

# train the model with sample weight
model.fit(X, y, sample_weight=sample_weight, epochs=10)

在上面的例子中，我们创建了一些虚拟的数据，然后定义了一个带有两个Dense层的简单模型。在编译模型时，我们使用了上面定义的自定义损失函数`custom_loss`。在训练模型时，我们通过`sample_weight`参数传递了每个样本的权重。