要给出"BERT用于文本摘要"的代码示例，需要以下步骤：

1. 安装所需的库和模型：BERT模型依赖于Transformers库，可以通过pip安装：

pip install transformers

同时，还需要下载预训练的BERT模型和tokenizer。可以从Hugging Face的模型库中下载预训练模型，例如bert-base-uncased。

2. 导入所需的库：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

3. 实例化tokenizer和BERT模型：

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

4. 准备输入文本数据：

text = "要进行文本摘要的输入文本"

5. 使用tokenizer对文本进行编码，并添加特殊标记：

encoded_input = tokenizer.encode_plus(
    text,
    add_special_tokens=True,
    max_length=512,
    truncation=True,
    padding='max_length',
    return_tensors='pt'
)

6. 使用BERT模型生成摘要：

outputs = model.generate(
    input_ids=encoded_input['input_ids'],
    attention_mask=encoded_input['attention_mask'],
    max_length=150,
    num_beams=4,
    early_stopping=True
)

其中，max_length指定生成摘要的最大长度，num_beams指定生成多少个备选摘要，并且early_stopping参数表示当生成摘要的条件满足时停止生成。

7. 解码生成的摘要：

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

完整的代码示例如下：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 实例化tokenizer和BERT模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 准备输入文本数据
text = "要进行文本摘要的输入文本"

# 使用tokenizer对文本进行编码，并添加特殊标记
encoded_input = tokenizer.encode_plus(
    text,
    add_special_tokens=True,
    max_length=512,
    truncation=True,
    padding='max_length',
    return_tensors='pt'
)

# 使用BERT模型生成摘要
outputs = model.generate(
    input_ids=encoded_input['input_ids'],
    attention_mask=encoded_input['attention_mask'],
    max_length=150,
    num_beams=4,
    early_stopping=True
)

# 解码生成的摘要
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)

这段代码将使用BERT模型对输入文本进行编码，并将生成的摘要解码为可读文本。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体的需求做一些调整。