改写该代码： _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask,output_all_encoded_layers=False) # 移除了output_all_encoded_layers

好的，您已经明确指出了要移除 `output_all_encoded_layers` 参数。在BERT模型中，对于文本分类等下游任务，我们通常只需要最后的全局池化（Pooled Outputs）结果，而不是所有编码层。因此，您可以直接调用 `self.bert(context, attention_mask=mask)` 来获取经过编码后的上下文向量，而无需指定输出所有层。以下是改写后的代码：

with torch.no_grad():  # 只对预训练的BERT模型层取缓存，加快后续计算
    encoded_layers, pooled_output = self.bert(context, attention_mask=mask)  # 删除了output_all_encoded_layers

这里添加了一个 `with torch.no_grad()` 语句，因为在推理阶段，我们通常不会更新BERT模型的权重，这能提高性能。如果需要查看所有编码层的信息，可以保留原始的 `output_all_encoded_layers=True`，但在这种情况下通常没有必要。

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class MyBertModel(nn.Module): def __init__(self, config): super(MyBertModel, self).__init__() self.bert = BertModel.from_pretrained(config.bert_path) for param in self.bert.parameters(): param.requires_grad = True self.fc = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_classes) def forward(self, x): context = x[0] # 输入的句子 mask = x[2] # 对padding部分进行mask，和句子一个size，padding部分用0表示，如：[1, 1, 1, 1, 0, 0] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out = self.fc(pooled) return out

这是一个使用预训练的Bert模型进行文本分类的模型。其中，Bert模型通过输入的句子和mask来生成句子的表示，然后通过一个全连接层将该表示映射到分类结果。在模型构造函数中，通过加载预训练的Bert模型和设置全连接层的输入和输出维度来初始化模型。在模型前向传播函数中，通过调用Bert模型的forward函数获取句子的表示，并通过全连接层将其映射到分类结果。

def forward(self, x): context = x[0] mask = x[2] _, pooled = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=True) out = self.fc(pooled) return out

这是一个 PyTorch 模型的前向传递函数，输入参数 x 是一个包含三个元素的元组，分别是输入文本、输入文本的掩码和输入文本的段落 ID。该函数使用 BERT 模型对输入文本进行编码，然后使用全连接层对编码结果进行分类或回归等任务。其中，掩码用于指示哪些单词是 padding，哪些单词是有意义的，从而在计算 attention 时忽略 padding 位置。函数返回全连接层的输出。