huggingface bert模型代码

以下是使用huggingface的bert模型进行文本分类的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

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

# 准备输入数据
text = "This is a text to classify"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 运行模型
outputs = model(**inputs)

# 获取预测结果
predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)
print(predictions)

在上面的代码中，我们使用了`BertTokenizer`加载了预训练的BERT模型的tokenizer，然后使用`BertForSequenceClassification`加载了预训练的BERT模型。接着，我们使用tokenizer将输入文本编码成模型可以接受的形式，然后将其输入到模型中。最后，我们使用softmax函数将输出转换成概率分布，并打印预测结果。

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怎么导入huggingface bert

要导入 Hugging Face 的 BERT 模型，需要使用 Transformers 库。可以使用以下代码来安装 Transformers 库：

!pip install transformers

然后使用以下代码导入预训练的 BERT 模型：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载 BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载 BERT 模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

这里我们使用的是 `bert-base-uncased` 预训练模型，如果需要使用其他的预训练模型，可以在 `from_pretrained` 方法中传入相应的模型名称。

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