请写一个python代码的完型填空的nlp语言模型，预训练模型使用bert。要求给出完整的训练过程，要有损失函数，优化器，评价指标。模型预测时输入文本，输出我的标签词

好的，我可以为你写一个完整的Python代码的完型填空的NLP（自然语言处理）语言模型，使用PyTorch和transformers库，预训练模型使用BERT。在这个代码中，我们将使用一个小型的中文完型填空数据集进行训练，包含100个样本。下面是代码实现：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, AdamW
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 定义数据集类
class ClozeDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.tokenizer = tokenizer
        
    def __len__(self):
        return len(self.texts)
    
    def __getitem__(self, idx):
        text = self.texts[idx]
        label = self.labels[idx]
        inputs = self.tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, 
                                             return_tensors='pt', pad_to_max_length=True)
        inputs["labels"] = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(label)
        return inputs

# 加载数据集
texts = ["今天是__，天气__，我和小明一起去__。我们先去了公园，看到了很多__在花丛中飞舞。然后，我们去了__店，点了一份__和一杯__，品尝着美食，享受着__的时光。"] * 100
labels = [["星期六", "晴朗", "游泳", "蝴蝶", "冰淇淋", "披萨", "可乐", "愉快"]] * 100

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
dataset = ClozeDataset(texts, labels, tokenizer)

# 定义模型和优化器
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-chinese")
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

# 定义损失函数和评价指标
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
metric_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model.to(device)
model.train()

train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

for epoch in range(3):
    epoch_loss = 0.0
    epoch_metric = 0.0
    for batch in train_loader:
        batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
        inputs = {k: v for k, v in batch.items() if k != "labels"}
        labels = batch["labels"]
        
        outputs = model(**inputs)
        logits = outputs.logits
        loss = loss_fn(logits.view(-1, tokenizer.vocab_size), labels.view(-1))
        metric = metric_fn(torch.argmax(logits, dim=2), labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        epoch_loss += loss.item()
        epoch_metric += metric.item()
        
    print("Epoch {}, Loss: {}, Metric: {}".format(epoch+1, epoch_loss/len(train_loader), epoch_metric/len(train_loader)))

# 测试模型
model.eval()

text = "今天是__，天气__，我和小明一起去__。我们先去了公园，看到了很多__在花丛中飞舞。然后，我们去了__店，点了一份__和一杯__，品尝着美食，享受着__的时光。"
inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', pad_to_max_length=True)
outputs = model(**inputs)
predicted_labels = []
for pos in torch.where(inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id)[1]:
    predicted_labels.append(tokenizer.convert_ids_to_tokens(torch.argmax(outputs.logits[0, pos]).item()))
filled_text = text.replace(tokenizer.mask_token, predicted_labels[0])
print(filled_text)

在这个代码中，我们首先定义了一个数据集类`ClozeDataset`，用于加载完型填空数据集并将其转换为模型输入格式。然后，我们加载了BERT模型和分词器，并定义了模型的优化器、损失函数和评价指标。接着，我们将模型转移到GPU上，并训练它。在每个epoch中，我们通过遍历数据集批次来训练模型，并计算损失和评价指标。最后，我们测试模型，预测输入文本中缺失的标签词，并输出填好空格后的完整文本。

你可以根据自己的需求修改或完善这个代码。