这个示例代码是用来构建一个情感分析模型，使用Transformer模型对IMDB电影评论数据集进行情感分类。模型将根据给定的电影评论预测其情感是正面（positive）还是负面（negative）。
具体来说，代码会完成以下步骤：
定义了数据预处理部分，包括定义了文本和标签的字段对象（Field和LabelField），加载IMDB数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
构建了词汇表（vocabulary），将训练集中的词汇映射为唯一的整数标识，并加载预训练的词向量（glove.6B.100d）进行初始化。
定义了一个Transformer模型，包括嵌入层（embedding）、多层Transformer编码器（encoder）和全连接层（fc）。
定义了损失函数（Binary Cross Entropy with Logits）和优化器（Adam）。
创建了数据迭代器，用于在训练过程中按批次加载数据。
定义了训练函数和评估函数，分别用于模型的训练和验证。
在训练循环中，对模型进行多个周期的训练和验证，并保存在验证集上性能最好的模型。
