代わりにこれを試してください：
トーチをインポートします
変圧器から輸入berttokenizer、bertmodel

＃バートトークネザーをロードします
Tokenizer = berttokenizer.from_pretrained（ 'bert-base-uncased'）

＃テキスト入力をエンコードします
input_ids = torch.tensor（tokenizer.encode（ "こんにちは、私の犬はかわいい"、add_special_tokens = true））。unsqueeze（0）＃バッチサイズ1

＃BERTモデルをロードします
Model = bertmodel.from_pretrained（ 'bert-base-uncased'）

＃モデルを評価モードにします
model.eval（）

＃各レイヤーの非表示の状態機能を予測します
torch.no_grad（）を使用して：
    outputs = model（input_ids）
    last_hidden_states = outputs [0]＃最後の隠された状態は、出力タプルの最初の要素です
Try this instead:
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# Load the BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Encode a text input
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("Hello, my dog is cute", add_special_tokens=True)).unsqueeze(0)  # Batch size 1

# Load the BERT model
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Put the model in evaluation mode
model.eval()

# Predict hidden states features for each layer
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    last_hidden_states = outputs[0]  # The last hidden-state is the first element of the output tuple