讲一下bert的embedding的代码

好的，BERT的输入嵌入是通过对每个单词进行嵌入的方式来实现的，下面是一个BERT嵌入代码的示例：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer, BertModel

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

# 定义输入的句子
sentence = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

# 使用tokenizer对输入句子进行处理
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]'] # 在句子开头和结尾添加特殊标记

# 将token转换为ID
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 将ID转换为PyTorch张量
tokens_tensor = torch.tensor([token_ids])

# 将张量输入BERT模型，输出嵌入向量
with torch.no_grad():
    outputs = bert(tokens_tensor)
    embeddings = outputs[0]

# 打印嵌入向量的形状
print(embeddings.shape)

在上面的代码中，我们首先加载了一个预训练的BERT模型和tokenizer。然后，我们定义了一个输入句子，并使用tokenizer对其进行处理。接下来，我们将token转换为ID，并将其转换为PyTorch张量。最后，我们将张量输入BERT模型，并从输出中提取嵌入向量。