训练数据为‘我喜欢你’ 测试数据为‘我’，给我完整的代码

好的，以下是一个简单的示例代码，用于训练一个Transformer模型，以识别“我”这个词是否在句子中出现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 定义超参数
input_dim = 1
output_dim = 1
d_model = 8
nhead = 2
num_layers = 2

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, d_model, nhead, num_layers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        encoder_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layers, num_layers)
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, d_model)
        self.decoder = nn.Linear(d_model, output_dim)

    def forward(self, src):
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            device = src.device
            mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
            self.src_mask = mask
        src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.d_model)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask

# 定义数据集和DataLoader
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

train_data = ['我喜欢你']
test_data = ['我']

train_dataset = MyDataset(train_data)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True)

# 创建模型和优化器
model = TransformerModel(input_dim, output_dim, d_model, nhead, num_layers)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(batch)
        target = torch.tensor([[1.]]) if '我' in batch[0] else torch.tensor([[0.]])
        loss = nn.MSELoss()(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
test_dataset = MyDataset(test_data)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)
for batch in test_dataloader:
    output = model(batch)
    print(batch[0], output)

在此示例中，我们定义了一个简单的数据集，其中包含一些句子，其中一些包含单词“我”。我们使用这些句子训练一个Transformer模型，以判断单词“我”是否在句子中出现。在训练过程中，我们使用均方误差损失函数，并使用Adam优化器进行优化。在测试模型时，我们使用一个包含单词“我”的句子来测试模型的输出。

需要注意的是，由于这是一个简单的示例，所以模型的性能可能不太好，实际应用中需要更复杂的模型和更多的训练数据来获得更好的效果。