bert模型输入数据格式

BertModel的输入数据格式包括两个必需的参数：context和attention_mask。其中，context是输入的文本序列，attention_mask是用于指示哪些标记是真实的，哪些是填充的。具体来说，context是一个形状为[batch_size, sequence_length]的整数张量，而attention_mask是一个形状相同的0/1张量，其中1表示真实标记，0表示填充标记。下面是一个示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

text = "这是一个示例文本。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

在这个示例中，我们首先使用BertTokenizer将文本转换为模型输入所需的格式，然后使用BertModel对输入进行编码，最后得到模型的输出。需要注意的是，BertTokenizer和BertModel都需要从预训练模型中加载，这里我们使用了中文预训练模型'bert-base-chinese'。