帮我利用pytorch和Bert写一个获取句子对相关性的代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用 PyTorch 和 BERT 模型获取句子对相关性的代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载 BERT 模型和 tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 定义两个句子
sentence1 = "今天天气真好"
sentence2 = "明天会下雨吗"

# 对句子进行编码
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
                        sentence1, 
                        sentence2, 
                        add_special_tokens = True, 
                        max_length = 64, 
                        pad_to_max_length = True,
                        return_attention_mask = True,
                        return_tensors = 'pt'
                   )

# 获取输入的 ID、attention mask 和 token type ID
input_ids = encoded_dict['input_ids']
attention_mask = encoded_dict['attention_mask']
token_type_ids = encoded_dict['token_type_ids']

# 使用 BERT 模型获取句子对的相关性
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)
    last_hidden_states = outputs[0]
    pooled_output = last_hidden_states[:, 0]
    similarity = torch.cosine_similarity(pooled_output[0], pooled_output[1], dim=0)

# 输出句子对的相关性
print("句子1：", sentence1)
print("句子2：", sentence2)
print("句子对的相关性：", similarity.item())

这个代码示例使用 BERT 模型计算两个句子的相关性，输出结果为一个浮点数，表示两个句子的相似度。