写一段完整的程序，基于transformer方法对二值图像进行去噪声处理，实现数据的训练和预测，图像在minst数据集读取

由于题目中要求使用Transformer方法对二值图像进行去噪声处理，我们可以使用Denoising Autoencoder（DAE）来实现。DAE是一种无监督学习方法，它的目标是从原始数据中学习出一个低维表示，然后再从该低维表示中重构出原始数据。

下面是基于Transformer方法对二值图像进行去噪声处理的完整程序，包括数据的训练和预测，图像在minst数据集读取：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义超参数
batch_size = 128
num_epochs = 10
learning_rate = 0.001
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform, download=True)

# 定义模型
class DAE(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=28*28, nhead=8), num_layers=6)
        self.decoder = nn.Linear(28*28, 28*28)
        
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        x = x.view(-1, 1, 28, 28)
        return x

model = DAE().to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
for epoch in range(num_epochs):
    for data in train_loader:
        img, _ = data
        img_noisy = img + 0.5 * torch.randn(img.size())
        img_noisy = torch.clamp(img_noisy, -1, 1)
        img_noisy = img_noisy.to(device)
        img = img.to(device)
        output = model(img_noisy)
        loss = criterion(output, img)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 测试模型
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        img, _ = data
        img_noisy = img + 0.5 * torch.randn(img.size())
        img_noisy = torch.clamp(img_noisy, -1, 1)
        img_noisy = img_noisy.to(device)
        img = img.to(device)
        output = model(img_noisy)
        break

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img_noisy[0][0].cpu().numpy(), cmap='gray')
plt.title('Noisy Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(output[0][0].cpu().numpy(), cmap='gray')
plt.title('Denoised Image')
plt.show()

在训练过程中，我们首先从数据集中读取一批数据，然后为每张图像添加高斯噪声，接着将带噪声的图像输入到模型中，最后计算损失并更新模型参数。在测试过程中，我们也是从数据集中读取一批数据，为每张图像添加高斯噪声，并将带噪声的图像输入到模型中，最终输出去噪后的图像并进行可视化。