bert pytorch实现

以下是使用PyTorch实现BERT模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super(BertClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(config.dropout)
        self.linear = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)
    
    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.linear(pooled_output)
        return logits

在这个示例中，我们使用了Hugging Face的Transformers库中预训练的BERT模型。我们定义了一个BertClassifier类，它继承了nn.Module类。在初始化方法中，我们加载了预训练的BERT模型，并添加了一个dropout层和一个线性层。

在前向传播方法中，我们使用BERT模型对输入进行编码，并使用池化的输出作为分类器的输入。最后，我们通过线性层计算分类器的输出。

这个示例只是BERT模型的一个简单实现，实际上你可能需要对模型进行更多的调整和优化，以适应你的任务和数据。