BERT pytorch

### 使用 PyTorch 实现 BERT 模型

为了利用 Hugging Face 的 Transformers 库来加载和使用 BERT 预训练模型，可以按照如下方法操作：

首先安装必要的库：

pip install transformers torch

接着可以通过以下 Python 代码片段展示如何加载预训练的 BERT 模型以及查看其内部结构[^1]。

#### 加载预训练模型并打印参数大小

from transformers import BertModel

# 初始化BERT模型实例
model = BertModel.from_pretrained('bert-uncased')

for param_tensor in model.state_dict():
    print(param_tensor, "\t", model.state_dict()[param_tensor].size())

这段脚本展示了怎样通过 `BertModel` 类从官方提供的权重文件中获取已有的 BERT 参数配置，并迭代输出每一层张量的名字及其尺寸信息[^2]。

对于更复杂的任务比如文本分类，则可能需要用到特定的任务适配版本如 `BertForSequenceClassification` 来定义一个基于 BERT 的序列分类器。之后设置合适的优化算法例如 AdamW 并执行训练循环，在此期间不断调整网络权值以最小化预测误差[^5]。

以下是创建简单二元情感分析模型的一个例子：

#### 创建简单的二元情感分析模型

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    'bert-base-uncased', num_labels=2)

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

input_text = "I love programming."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_id = logits.argmax().item()
print(f'Predicted class ID: {predicted_class_id}')

上述代码段说明了如何准备输入数据、构建模型架构、指定学习率后初始化AdamW优化器完成一次前向传播过程得到最终类别标签的概率分布情况[^3]。