給我bert的範例code

好的，以下是BERT模型在PyTorch中的一个简单示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 准备输入数据
text = "Hello, how are you today?"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_tensor = torch.tensor([input_ids])

# 使用BERT模型进行前向传递
with torch.no_grad():
  outputs = model(input_tensor)

# 获取BERT模型的输出
last_hidden_states = outputs[0]

在上面的示例中，我们使用`BertTokenizer`将输入文本转换为BERT模型接受的输入格式，并使用`BertModel`执行前向传递。最后，我们可以从模型输出中获取BERT模型的最后一层隐藏状态，该状态通常用于下游任务的输入。

相关问题

AttributeError: 'Adapter' object has no attribute 'init_bert_weights'

这个错误通常是因为你的代码中的 `Adapter` 类没有实现 `init_bert_weights` 方法。`init_bert_weights` 方法是在 `transformers` 库中的 `BertModel` 类中定义的，如果你想使用这个方法，你需要继承 `BertModel` 类并在你的适配器类中实现这个方法。以下是一个简单的例子：

from transformers import BertModel

class MyAdapter(BertModel):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        # your adapter model layers here

    def init_bert_weights(self, module):
        # your initialization code here

在这个例子中，`MyAdapter` 继承了 `BertModel` 类，并实现了自己的适配器模型层。`init_bert_weights` 方法被定义在 `BertModel` 中，所以我们在 `MyAdapter` 中需要实现这个方法。你可以在这个方法中添加你自己的参数初始化代码，以便将 `BertModel` 的参数初始化为你的适配器模型所需的形状和值。

如果你不需要使用 `init_bert_weights` 方法，也可以从 `transformers` 库中导入 `Adapter` 类并使用它来构建你的适配器模型，例如：

from transformers import Adapter

class MyAdapter(Adapter):
    def __init__(self, config):
        super().__init__(config)
        # your adapter model layers here

这个适配器类不需要实现 `init_bert_weights` 方法，因为它已经被 `Adapter` 类实现了。