要使用BertSumExt生成摘要，需要进行以下步骤：

1. 确保已安装必要的依赖项。BertSumExt依赖于Python 3.x、PyTorch和transformers库。可以使用以下命令安装transformers库：

pip install transformers

2. 导入所需的库并加载预训练的BertSumExt模型：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
from transformers import BertForSequenceClassification, BertConfig

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

3. 准备输入数据。将文本转换为适合输入模型的格式。首先，使用tokenizer对文本进行分词和编码：

text = "这是一个示例文本，可以是你要生成摘要的任意文本。"
inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')

4. 生成摘要。将编码后的文本输入到BertSumExt模型中，然后获取模型的输出：

outputs = model(**inputs)

5. 解码摘要。将模型输出的结果解码为文本形式的摘要：

summary_ids = outputs[0].squeeze()
summary = tokenizer.decode(summary_ids, skip_special_tokens=True)
print(summary)

以上代码示例演示了如何使用BertSumExt生成摘要。如果仍然没有生成摘要，请确保输入文本格式正确，并检查模型加载和输出解码的过程中是否有任何错误。