使用transformer模型进行中文文本分类的复杂案例

首先，定义了一个Transformer模型类，其中包含了嵌入层、位置编码层、Transformer编码层和全连接层。 然后，定义了一个位置编码类，用于为输入的文本添加位置编码信息。 接下来，初始化模型、优化器和学习率调度器，并进行训练。 在训练过程中，使用交叉熵损失函数计算损失，并使用反向传播和优化器来更新模型参数。 最后，保存训练好的模型。