# 定义Transformer模型model = SequentialmodeladdTransformerd_model=8 num_heads=2 input_shape=1 X_trainshape2modeladdLSTM32 activation=relumodeladdDropout01modeladdDense1src_data = torchtensorstock_pricesii

这段代码定义了一个Transformer模型，使用了PyTorch框架。具体来说，模型包含一个Transformer层、一个LSTM层、一个Dropout层和一个全连接层。其中，Transformer层的超参数d_model为8，num_heads为2，输入形状为(1, X_train.shape[2])；LSTM层的神经元个数为32，激活函数为ReLU；Dropout层的丢弃率为0.1；全连接层的输出为1维。最后，将输入数据和目标数据分别转换为PyTorch中的tensor，并调用unsqueeze函数将最后一个维度扩展为1，以适应模型的输入形状。其中，输入数据src_data是由stock_prices中的一些样本按照input_seq_len长度滑动窗口生成的，目标数据tgt_data是由stock_prices中的一些样本按照output_seq_len长度滑动窗口生成的。