请给出使用bert模型进行文本分类的代码

这里提供一个使用bert模型进行文本分类的代码示例，该代码使用了pytorch和transformers库：

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(p=0.1)
        self.fc = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, num_classes)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.fc(pooled_output)
        probs = self.softmax(logits)
        return probs

使用上述代码可以实例化一个BERT分类器模型，其中`num_classes`为分类器需要预测的类别数目。在模型训练时，可以使用该模型对输入文本进行编码，然后将编码结果送入全连接层，最后输出每个类别的概率分布。