C++ 构造bert模型的输入和输出代码

在C++中构造BERT模型的输入和输出代码可以通过以下方式实现：

1. 输入处理：

// 将输入文本转换为标记
std::vector<std::string> tokens = tokenize(input_text);

// 添加特殊标记
tokens.insert(tokens.begin(), "[CLS]");  // 句子开头
tokens.push_back("[SEP]");  // 句子结尾

// 填充到固定长度
while (tokens.size() < max_sequence_length) {
    tokens.push_back("[PAD]");
}

// 将标记转换为对应的词汇表索引
std::vector<int> input_ids = convert_tokens_to_ids(tokens);

// 创建输入张量
torch::Tensor input_tensor = torch::from_blob(input_ids.data(), {1, max_sequence_length}, torch::kInt32);

2. 输入编码：

// 将输入张量传递给BERT模型
torch::Tensor encoded_tensor = bert_model->forward({input_tensor}).toTensor();

3. 输出解码：

// 从隐藏状态中提取有用的信息
torch::Tensor output_tensor = extract_useful_info(encoded_tensor);

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，具体实现可能会因使用的深度学习框架和BERT模型库而有所不同。你需要根据你所使用的具体库和模型进行相应的调整和修改。