要编写一个定制的fastText转换器，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装fastText库：首先，确保已经安装了fastText库。可以通过以下命令使用pip安装fastText：

   pip install fasttext
   

2. 导入fastText库：在Python脚本中，通过以下代码导入fastText库：

   import fasttext
   

3. 加载预训练模型：使用fastText库的load_model方法加载预训练的fastText模型。例如，加载名为'model.bin'的模型文件：

   model = fasttext.load_model('model.bin')
   

4. 定义输入转换函数：根据需要，定义一个输入转换函数，将输入数据转换为fastText模型所需的格式。例如，如果需要将文本字符串转换为fastText的输入格式，可以使用以下代码：

   def convert_input(input_text):
       return input_text + '\n'
   

5. 定义输出转换函数：根据需要，定义一个输出转换函数，将fastText模型的输出转换为可读取的格式。例如，如果需要将fastText的输出转换为字符串，可以使用以下代码：

   def convert_output(output):
       return output[0]
   

6. 进行转换：使用定义的输入转换函数将输入数据转换为fastText模型所需的格式，然后使用模型进行预测。最后，使用定义的输出转换函数将fastText的输出转换为可读取的格式。以下是一个示例代码：

   input_data = 'This is a test sentence.'
   converted_input = convert_input(input_data)
   prediction = model.predict(converted_input)
   converted_output = convert_output(prediction)
   print(converted_output)
   

以上就是编写一个定制的fastText转换器的解决方法，其中包含了导入fastText库、加载预训练模型、定义输入输出转换函数以及进行转换的代码示例。根据具体的需求，可能需要根据自己的数据和模型进行相应的调整和修改。