torch实现bert模型

要使用 PyTorch 实现 BERT 模型，你需要先下载 BERT 预训练模型的权重文件，然后使用 PyTorch 加载这些权重。接下来，你需要定义 BERT 模型的网络结构并编写前向传播函数。下面是一个基本的 BERT 模型实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, bert_name, num_classes):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(bert_name)
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.classifier(pooled_output)
        return logits

在这个示例中，我们使用 `BertModel.from_pretrained` 函数加载 BERT 预训练模型的权重，并将其作为模型的一部分。我们还定义了一个 dropout 层和一个线性分类器层，用于训练和预测。在前向传播函数中，我们首先将输入的 `input_ids` 和 `attention_mask` 传递给 BERT 模型，然后提取模型的输出，即 `pooled_output`。最后，我们将 `pooled_output` 传递给 dropout 层和线性分类器层，以获得最终的分类结果。