请使用c++写一个bert模型结构？

### 回答1：
对于使用 C 语言编写 BERT 模型结构，需要注意以下几点：

1. BERT 由多个层构成，每层包含多个自注意力机制，每个自注意力机制又由多个子层构成。

2. BERT 的输入是一个序列，在输入之前需要将序列转换成相应的编码。

3. 在训练 BERT 模型时，需要使用负采样和损失函数对模型进行优化。

以下是一个示例代码，它展示了如何使用 C 语言编写 BERT 模型的结构：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define BERT_NUM_LAYERS 12
#define BERT_HIDDEN_SIZE 768
#define BERT_MAX_SEQ_LEN 512

typedef struct {
  int num_layers;
  int hidden_size;
  int max_seq_len;
  float** attention_weights;
  float** intermediate_values;
  float** output_values;
} BERT;

BERT* bert_init(int num_layers, int hidden_size, int max_seq_len) {
  BERT* model = (BERT*)malloc(sizeof(BERT));
  model->num_layers = num_layers;
  model->hidden_size = hidden_size;
  model->max_seq_len = max_seq_len;
  model->attention_weights = (float**)malloc(sizeof(float*) * num_layers);
  model->intermediate_values = (float**)malloc(sizeof(float*) * num_layers);
  model->output_values = (float**)malloc(sizeof(float*) * num_layers);
  for (int i = 0; i < num_layers; i++) {
    model->attention_weights[i] = (float*)malloc(sizeof(float) * max_seq_len * max_seq_len);
    model->intermediate_values[i] = (float*)malloc(sizeof(float) * max_seq_len * hidden_size);
    model->output_values[i] = (float*)malloc(sizeof(float) * max_seq_len * hidden_size);
  

### 回答2：
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的Transformer模型，它在自然语言处理领域有着广泛的应用。以下是一个使用C语言编写的简化版BERT模型结构的示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_SEQ_LEN 512
#define EMBEDDING_SIZE 768
#define NUM_LAYERS 12
#define NUM_HEADS 12

typedef struct {
float embedding[MAX_SEQ_LEN][EMBEDDING_SIZE];
} Input;

typedef struct {
float attention_output[MAX_SEQ_LEN][EMBEDDING_SIZE];
} Output;

typedef struct {
float attention_scores[MAX_SEQ_LEN][MAX_SEQ_LEN];
float attention_probs[MAX_SEQ_LEN][MAX_SEQ_LEN];
float attention_output[MAX_SEQ_LEN][EMBEDDING_SIZE];
} AttentionOutput;

typedef struct {
float hidden_states[MAX_SEQ_LEN][EMBEDDING_SIZE];
} HiddenStates;

typedef struct {
float attention_probs[MAX_SEQ_LEN][MAX_SEQ_LEN];
} AttentionProbs;

typedef struct {
float self_attention_output[MAX_SEQ_LEN][EMBEDDING_SIZE];
float self_attention_scores[MAX_SEQ_LEN][MAX_SEQ_LEN];
float self_attention_probs[MAX_SEQ_LEN][MAX_SEQ_LEN];
} SelfAttentionOutput;

typedef struct {
float intermediate_output[MAX_SEQ_LEN][EMBEDDING_SIZE];
} IntermediateOutput;

typedef struct {
float attentions[NUM_LAYERS][NUM_HEADS][MAX_SEQ_LEN][MAX_SEQ_LEN];
} LayerOutput;

typedef struct {
IntermediateOutput intermediate_output;
LayerOutput layer_output;
Output output;
} BERTModel;

void attention(Input *input, AttentionOutput *attention_output) {
// TODO: 实现attention计算
// 使用self-attention机制计算attention_scores和attention_probs
// 将attention_output赋值为attention_probs与input的乘积
}

void intermediate(HiddenStates *hidden_states, IntermediateOutput *intermediate_output) {
// TODO: 实现intermediate计算
// 使用全联接层计算hidden_states的intermediate_output
}

void encoder(HiddenStates *hidden_states, LayerOutput *layer_output) {
// TODO: 实现encoder计算
// 使用attention和intermediate对hidden_states进行处理
// 将处理后的结果保存在layer_output中
}

void bert(Input *input, BERTModel *model) {
HiddenStates hidden_states;
AttentionOutput attention_output;

// 初始化hidden_states为input的embedding
for (int i = 0; i < MAX_SEQ_LEN; i++) {
for (int j = 0; j < EMBEDDING_SIZE; j++) {
hidden_states.hidden_states[i][j] = input->embedding[i][j];
}
}

// 执行编码器的多个层次
for (int i = 0; i < NUM_LAYERS; i++) {
attention(input, &attention_output); // 计算attention
intermediate(&hidden_states, &model->intermediate_output); // 计算intermediate
encoder(&hidden_states, &model->layer_output); // 计算encoder
}

// 最后一层的输出即为整个BERT模型的输出
for (int i = 0; i < MAX_SEQ_LEN; i++) {
for (int j = 0; j < EMBEDDING_SIZE; j++) {
model->output.attention_output[i][j] = hidden_states.hidden_states[i][j];
}
}
}

int main() {
Input input;
BERTModel model;

// TODO: 初始化input的embedding

bert(&input, &model);

// TODO: 处理模型的输出

return 0;
}

这个示例代码使用了一些自定义的结构体来表示BERT模型的输入、输出和内部状态。通过调用`bert`函数，可以传入输入数据`input`，并输出BERT模型的结果`output`。具体实现的细节需要根据自己的具体需求进行修改和完善，例如在`attention`函数中实现attention计算、在`intermediate`函数中实现intermediate计算等。这只是一个简化版的示例，实际中的BERT模型通常更复杂和庞大。