请帮我用Bert和pytorch写一个用于audio的Encoder神经网络代码

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用Bert和PyTorch编写的音频编码器神经网络的示例代码：

import torch
from transformers import BertModel, BertConfig

class AudioEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super(AudioEncoder, self).__init__()
        self.bert = BertModel(config)
        self.linear = torch.nn.Linear(config.hidden_size, 256)
        self.relu = torch.nn.ReLU()

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        encoded = self.linear(pooled_output)
        encoded = self.relu(encoded)
        return encoded

# Example usage
config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AudioEncoder(config)
input_ids = torch.tensor([[31, 51, 99], [15, 5, 0]])
attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1], [1, 1, 0]])
encoded = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
print(encoded)

这个代码使用了Bert模型作为音频编码器，将输入的音频数据转换为一个256维的向量。在这个示例中，我们使用了Bert的预训练模型，但是你也可以使用自己的预训练模型或者从头开始训练一个新的模型。