要解决这个问题，你可以尝试以下方法。

1. 检查CUDA和cuDNN版本：首先，确保你的GPU驱动程序、CUDA和cuDNN版本与Bert模型要求的一致。你可以使用以下代码检查CUDA和cuDNN版本是否正确安装：

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

2. 检查Bert模型是否正确加载到GPU上：确保Bert模型在GPU上加载，而不是在CPU上。你可以使用以下代码将模型移动到GPU上：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

3. 检查输入数据是否正确加载到GPU上：确保输入数据也加载到GPU上，而不是在CPU上。你可以使用以下代码将输入数据移动到GPU上：

inputs = inputs.to(device)

4. 检查数据类型是否正确：确保输入数据和模型参数的数据类型一致。如果输入数据是浮点型，而模型参数是整型，会导致错误。你可以使用以下代码将输入数据类型转换为模型参数的数据类型：

inputs = inputs.to(torch.float32)  # 根据模型参数的数据类型调整

5. 检查批量大小是否过大：如果你的GPU内存有限，尝试减小批量大小，以避免内存溢出。你可以尝试减小批量大小，比如将批量大小从32减小到16：

batch_size = 16

6. 检查模型参数是否合理：如果以上方法仍然无法解决问题，可能是模型参数设置不合理导致的。你可以尝试调整模型参数，或者尝试使用更轻量级的Bert模型。

希望以上方法能帮助你解决问题！