使用pytorch复现上面这个模型

好的，下面是一个使用PyTorch复现BertForSeq2Seq模型的示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSeq2Seq, AdamW

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSeq2Seq.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 构造输入
input_ids = tokenizer.encode('hello, how are you?', return_tensors='pt')
decoder_input_ids = tokenizer.encode('i am fine, thank you.', return_tensors='pt')

# 将输入传入模型
outputs = model(input_ids=input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)

# 计算损失
loss = outputs.loss

# 反向传播
loss.backward()

# 更新模型参数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
optimizer.step()

在这个示例代码中，我们首先使用`BertTokenizer`从预训练模型中加载tokenizer，然后使用`BertForSeq2Seq`从预训练模型中加载模型。接着，我们构造输入序列和目标序列，并将其传入模型。最后，我们计算损失并进行反向传播和参数更新。

需要注意的是，这里只是一个简单的示例代码，实际使用时需要根据具体任务进行适当的调整和修改。