请用python写一个深度学习模型，用于预训练模型BERT微调分类模型

以下是一个使用PyTorch实现的BERT微调分类模型的示例：

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

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(BertClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.fc1 = nn.Linear(768, num_classes)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs.pooler_output
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.fc1(pooled_output)
        return logits

在这个模型中，我们使用了PyTorch的nn.Module类来定义一个包含BERT预训练模型的分类器。在__init__方法中，我们首先使用transformers库中的BertModel类从预训练的BERT模型中加载权重。然后，我们定义了一个dropout层和一个全连接层，将BERT的输出转换成我们需要的类别数。

在forward方法中，我们将输入的数据传递给BERT模型，然后使用pooler_output属性来获取BERT输出的池化表示。我们应用了一层dropout，然后将池化表示传递给全连接层，得到最终的分类结果。

最后，我们可以使用这个模型来微调BERT模型，以执行特定的文本分类任务。例如，我们可以使用以下代码来微调模型并进行预测：

model = BertClassifier(num_classes=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_data_loader:
        input_ids, attention_mask, labels = batch
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, attention_mask)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Evaluate the model
model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_data_loader:
        input_ids, attention_mask, labels = batch
        outputs = model(input_ids, attention_mask)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        accuracy = (predicted == labels).sum().item() / len(labels)

print('Test accuracy:', accuracy)