修改以下代码，使其可以正常运行：encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False)

这段代码是在PyTorch的BERT模型上调用，其中`context`是输入的句子，`attention_mask`用于处理padding部分，`output_all_encoded_layers=False`表示只返回最后一个Transformer层的输出。如果`encoder_out`和`text_cls`应该同时存在，但`self.bert`实际上返回的是单个tensor而不是元组，那么你需要检查文档以确认正确的返回结构。

如果`self.bert`返回的是单个tensor，那么应修改代码如下：

encoded_output = self.bert(context, attention_mask=mask, output_hidden_states=True, output_all_encoded_layers=False)  # 添加output_hidden_states=True以获取所有层的隐藏状态
if len(encoded_output.shape) == 3:  # 检查是否只有一个隐藏层输出
    encoder_out = encoded_output[:, -1, :]  # 取最后一个时间步的隐藏状态作为`encoder_out`
else:
    encoder_out = encoded_output.last_hidden_state  # 如果有多个隐藏层，直接使用last_hidden_state属性

# 如果你需要`text_cls`，它通常会在单独的输出里，例如
if hasattr(encoded_output, 'pooler_output'):
    text_cls = encoded_output.pooler_output
else:
    text_cls = None  # 或者抛出异常，取决于你的需求

这里假设BERT的最新版本提供了一个名为`pooler_output`的属性，如果没有，你需要检查是否有其他合适的输出位置或特征。