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。
To import the BERT language model into Python using PyTorch, you can use the transformers library. The transformers library is a Python library that provides easy access to a large number of pre-trained transformer models, including the BERT model. Here is an example of how to import the BERT model using the transformers library:

```python
# First, you need to install the transformers library. 
# You can do this by running the following command:
pip install transformers

# Next, you need to import the necessary modules
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# Load the BERT tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Load the BERT model
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# Move the model to the GPU if available
if torch.cuda.is_available():
  model = model.cuda()
```

Once you have loaded the BERT model and tokenizer, you can use them to encode text, perform sentiment analysis, question answering, and other NLP tasks.