Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:Bert LanguageモデルをPython（Pytorch）にインポートする最良の方法は何ですか？ Assistant:Pytorchを使用してBert LanguageモデルをPythonにインポートするには、Transformersライブラリを使用できます。Transformersライブラリは、BERTモデルを含む多数の事前に訓練されたトランスモデルに簡単にアクセスできるPythonライブラリです。トランスライブラリを使用してBERTモデルをインポートする方法の例を次に示します。

`` python
＃最初に、Transformersライブラリをインストールする必要があります。
＃次のコマンドを実行することでこれを行うことができます。
ピップインストールトランス

＃次に、必要なモジュールをインポートする必要があります
トーチをインポートします
変圧器から、オートオートコーニザ、Automodelから

＃バートトークネザーをロードします
tokenizer = autotokenizer.from_pretrained（ "Bert-Base-Uncased"）

＃BERTモデルをロードします
model = automodel.from_pretrained（ "bert-base-uncased"））

＃利用可能な場合は、モデルをGPUに移動します
torch.cuda.is_available（）の場合：
  model = model.cuda（）
`` `

BERTモデルとトークナイザーをロードしたら、それらを使用してテキストをエンコードしたり、感情分析を実行したり、質問したり、その他のNLPタスクを実行したりできます。 
User:これらの手順に従った後、ロードされたモデルを使用してマスクされた単語を予測するにはどうすればよいですか？

### Response:

ロードされたBERTモデルを使用してマスクされた単語を予測する方法の例を次に示します。

`` python
＃最初に、入力テキストを準備してテンソルに変換する必要があります
text = "[cls]これは、マスクされた[マスク]ワードを含む文です。」
input_ids = torch.tensor（tokenizer.encode（text））。unsqueeze（0）

＃利用可能な場合は、入力テンソルをGPUに移動します
torch.cuda.is_available（）の場合：
  input_ids = input_ids.cuda（）

＃マスクされた単語を予測します
torch.no_grad（）を使用して：
  outputs = model（input_ids）
  prediced_token = torch.argmax（outputs [0] [0、input_ids [0] .tolist（）。index（103）]）
  Predicted_word = tokenizer.decode（[predicted_token.item（）]）

＃予測された単語を印刷します
print（f "predicted word：{predicted_word}"） `` `

この例では、入力テキストは最初にBertトークネザーを使用してトークン化され、次にテンソルに変換されます。マスクされた単語は、103のエンコードを持つ「[マスク]」のトークンによって識別されます。次に、bertモデルを使用してマスクされた単語を予測し、予測された単語はBertトークネザーを使用してデコードされ、印刷されます。