如何修改上述代码，使其可以运行bert模块

如果你想让这段代码运行BERT模块，你需要确保你已经安装了相关的库，例如transformers，以及预先下载了BERT模型权重。以下是如何修改代码以便它能适用于BERT模块：

1. 首先，在`import_module`这行代码前添加对transformers库的导入：

from transformers import BertModel, BertTokenizerFast

# ...

x = BertModel.from_pretrained(model_name)  # 使用BertModel替换原来的x=import_module...
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)

这里，我们使用`BertModel.from_pretrained`加载预训练的BERT模型，并使用`BertTokenizerFast.from_pretrained`加载对应的语言模型分词器。

2. 接下来，需要对`Config`类进行相应调整，因为BERT有自己的配置结构。你可以参考Hugging Face Transformers库中的`BertConfig`：

class BERTConfig(x.Config):
    def __init__(self, dataset, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.vocab_size = tokenizer.vocab_size
        self.hidden_size = x.config.hidden_size  # BERT的隐藏层大小
        ...  # 其他必要的BERT配置属性

config = BERTConfig(dataset=dataset)

3. 确保模型放置在正确的device上：

model = x.BertModel(config).to(config.device)

4. 如果BERT模型的输入需要特殊处理（例如，它可能需要特殊的填充和截断策略），你可能还需要调整`build_iterator`函数来适应BERT的tokenizer。

5. 对于训练过程，你可能需要稍微修改`train`函数，因为它可能会依赖BERT的特定训练循环。

现在你应该可以运行BERT模型了。如果你遇到错误，可能是缺少库或者配置问题，记得检查你的环境和预训练模型的可用性。