博客

好的，这是一个简单的 BERT 模型结构的 Python 代码：

import transformers# 使用 transformers 库中的 BertModel 类初始化模型
model = transformers.BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 将输入数据转换为张量
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # 添加一维，形状为 (batch_size, sequence_length)
attention_mask = torch.tensor(attention_mask).unsqueeze(0)  # 添加一维，形状为 (batch_size, sequence_length)

# 将输入传递给 BERT 模型，并获取输出
output = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

# 输出的第一个元素是隐藏层的输出，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)
# 输出的第二个元素是每个位置的注意力权重，形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)
hidden_states, attention_weights = output

请注意，上面的代码仅仅是 BERT 的一部分，要完整地使用 BERT 还需要添加一些其他的层(例如分类层)来进行任务特定的训练和推理。此外，还需要处理输入数据的预处理，例如将文本转换为 BERT 可以处理的形式(即输入 ID 和注意力掩码)。

希望这对你有帮助。