修改该代码，使encoder_out输出变为张量。 encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask)

如果`encoder_out`是一个非张量的输出，比如是一个Python列表、字典或其他可转换形式的数据，你需要先将其转换为PyTorch张量（Tensor）。以下是如何修改代码以确保`encoder_out`是张量的示例：

import torch

# 假设encoder_out是一个列表或其他数据类型
if not isinstance(encoder_out, torch.Tensor):
    # 如果是numpy数组，先转为tensor
    if isinstance(encoder_out, np.ndarray):
        encoder_out = torch.from_numpy(encoder_out)

# 同样地，检查text_cls是否也需要转换
if not isinstance(text_cls, torch.Tensor):
    if isinstance(text_cls, np.ndarray):
        text_cls = torch.from_numpy(text_cls)

# 现在你应该已经得到了张量形式的encoder_out和text_cls
encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, encoder_output=encoder_out, text_class=text_cls)

# 如果bert函数期望的是单个张量而不是元组，你可以选择堆叠两个张量到一起，或单独提供：
if self.model_needs_single_input:
    combined_output = torch.cat((encoder_out, text_cls.unsqueeze(0)), dim=0)
    combined_output = self.bert(context, attention_mask=mask, input_ids=combined_output)
else:
    combined_output = (encoder_out, text_cls)

在这个例子中，我们假设`self.bert`函数能够处理单个张量或包含多个张量的元组。如果实际情况不同，可能需要相应地调整代码。