在使用自定义指标的时候，确实需要先定义命名空间。以下是一个使用自定义指标的示例：

import torch
from torchmetrics import Metric

class MyCustomMetric(Metric):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.add_state("total", default=torch.tensor(0), dist_reduce_fx="sum")

    def update(self, preds, target):
        # 在这里实现自定义指标的计算逻辑
        # 例如，计算准确率
        preds = torch.argmax(preds, dim=1)
        correct = torch.sum(preds == target)
        self.total += correct.item()

    def compute(self):
        # 在这里返回指标的值
        return self.total

# 创建模型
model = torch.nn.Linear(10, 2)
# 创建自定义指标实例
metric = MyCustomMetric()

# 在训练循环中使用自定义指标
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 前向传播
        preds = model(batch["input"])
        # 计算损失
        loss = compute_loss(preds, batch["target"])
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 更新自定义指标
        metric.update(preds, batch["target"])

    # 打印指标的值
    print(f"Epoch {epoch}: Custom Metric - {metric.compute()}")

在上述代码中，定义了一个自定义指标MyCustomMetric，继承自Metric类。在update方法中，实现了自定义指标的计算逻辑，例如计算准确率。在训练循环中，通过调用metric.update(preds, batch["target"])来更新自定义指标的值，并通过metric.compute()来获取指标的值。