在PyTorch中，可以使用torch.nn.Transformer類來調用Transformer模型。以下是一個使用Transformer模型的示例代碼：

import torch
import torch.nn as nn

# 定義Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        
        self.transformer = nn.Transformer(
            d_model=input_dim,
            nhead=num_heads,
            num_encoder_layers=num_layers,
            num_decoder_layers=num_layers,
            dim_feedforward=hidden_dim
        )
        
    def forward(self, src, tgt):
        output = self.transformer(src, tgt)
        return output

# 創建Transformer模型實例
input_dim = 512
hidden_dim = 2048
num_layers = 6
num_heads = 8
model = TransformerModel(input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads)

# 準備輸入數據
batch_size = 16
src_seq_len = 10
tgt_seq_len = 5
src = torch.randn(batch_size, src_seq_len, input_dim)
tgt = torch.randn(batch_size, tgt_seq_len, input_dim)

# 前向傳播
output = model(src, tgt)

在這個示例中，我們首先定義了一個繼承自nn.Module的自定義Transformer模型類TransformerModel。在__init__方法中，我們使用nn.Transformer類來創建一個Transformer模型，并指定輸入維度、隱藏層維度、編碼器和解碼器的層數，以及注意力頭數。在forward方法中，我們將輸入數據傳入Transformer模型進行前向傳播，并返回輸出。

然后，我們創建了一個Transformer模型實例，并準備了輸入數據。最后，我們通過調用模型的forward方法來進行前向傳播，并得到輸出結果。