如果您尝试使用pickle加载Bert模型但出现错误，请改用torch.load()进行模型加载。以下是使用torch.load()加载Bert模型的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

model_path = 'path/to/your/bert/model'

# 使用torch.load()加载Bert模型
model.load_state_dict(torch.load(model_path,map_location=torch.device('cpu')))

# 对于早期版本的transformers，可能需要将以下行添加到加载模型的代码中：
model = model.bert if hasattr(model, 'bert') else model

注意：如果您在加载Bert模型时出现内存不足的情况，请尝试减少批大小（batch size）或使用更小的模型。