Pytorchで使用するためにBert言語モデルをPythonにインポートする最も簡単な方法は、BERTを事前トレーニング、推論、および展開する方法を組み込んだハグするフェイストランスライブラリを使用することです。

`` `
変圧器から、autotokenizer、bertmodelから
トーチをインポートします

tokenizer = autotokenizer.from_pretrained（ "Bert-Base-Uncased"）
Model = bertmodel.from_pretrained（ "bert-base-uncased"）

inputs = tokenizer（ "こんにちは、私の犬はかわいい"、return_tensors = "pt"））
出力=モデル（**入力）

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
`` `
The easiest way to import the BERT language model into python for use with PyTorch is using the Hugging Face Transformer's library, which has built in methods for pre-training, inference, and deploying BERT.

```
from transformers import AutoTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
```