用python写一个tensor形式的以决定系数为指标的损失函数

好的，这个问题我可以回答。以下是一个用 Python 编写的以决定系数为指标的 tensor 形式的损失函数：

import tensorflow as tf

def coefficient_loss(y_true, y_pred, coefficient):
    """
    Compute the coefficient loss between true and predicted values.
    The loss function is (y_true - y_pred) * coefficient.
    
    :param y_true: True values tensor.
    :param y_pred: Predicted values tensor.
    :param coefficient: Coefficient tensor that determines how much each error matters.
    :return: Loss tensor.
    """
    return tf.reduce_mean(tf.square(tf.subtract(y_true, y_pred)) * coefficient)

其中 `y_true` 和 `y_pred` 分别是真实值和预测值的 tensor，`coefficient` 是指定的系数 tensor。这个函数计算的是每个样本的二次损失，最后再求平均值，乘以系数，得到最终的损失。