BERT,请用标准示例,实现以上模型,尽量使用pytorch,并逐行代码注释,并逐层递进通俗易懂且简练的说明模型中使用的原理技术,让一个NLP新手对以上模型的掌握程度达到NLP开发工程师的水平!

以下是一个使用PyTorch实现BERT模型的标准例，并附有逐行注释和通俗易懂的说明：

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

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

# 定义BERT模型类
class BERT(nn.Module):
    def __init__(self, bert_model):
        super(BERT, self).__init__()
        self.bert = bert_model
        self.fc = nn.Linear(bert_model.config.hidden_size, num_labels)
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs.pooler_output
        logits = self.fc(pooled_output)
        return logits

# 定义输入文本列表
text_list = [
    "I love NLP.",
    "I hate homework."
]

# 将文本转换为BERT模型所需的输入格式
inputs = tokenizer(text_list, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"]
attention_mask = inputs["attention_mask"]

# 初始化BERT模型
model = BERT(bert_model)

# 使用BERT模型进行推断
logits = model(input_ids, attention_mask)
print(logits)

模型解释和原理技术说明：
1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，常用于各种NLP任务的迁移学习。
2. 在上述代码中，首先导入了PyTorch库中的`nn.Module`模块和transformers库中的BertModel和BertTokenizer模块。
3. 加载预训练的BERT模型和分词器，使用`bert-base-uncased`作为示例。
4. 定义了一个BERT模型类，继承自`nn.Module`。该模型包含一个BERT模型和一个线性映射层。
5. 在BERT模型类的前向传播方法中，使用BERT模型对输入进行编码，并通过线性映射层得到最终的预测结果。
6. 定义了输入文本列表，包含了两个示例句子。
7. 使用BERT分词器将文本转换为BERT模型所需的输入格式，包括输入的编码（input_ids）和注意力掩码（attention_mask）。
8. 初始化BERT模型实例，并将预训练的BERT模型传入。
9. 使用BERT模型进行推断，得到最终的预测结果。
10. 打印预测结果。

通过以上代码和解释，一个NLP新手可以了解到：
- BERT是一种预训练的语言模型，常用于各种NLP任务的迁移学习。
- 在使用PyTorch实现BERT模型时，需要加载预训练的BERT模型和分词器，并定义自己的模型结构。
- BERT模型通过对输入文本进行编码，得到上下文相关的词向量表示，并根据任务进行微调或进行下游任务的推断。
- 使用BERT分词器将文本转换为BERT模型所需的输入格式，包括输入的编码（input_ids）和注意力掩码（attention_mask）。
- 初始化BERT模型实例后，可以将输入文本传入模型进行推断，得到最终的预测结果。