在BERT中，Transformer 编码器的输入是一组句子或文本段落的嵌入表示，而 Transformer 解码器的输入是目标句子的嵌入表示。

BERT 的输入由两个部分组成：标记嵌入和段嵌入。标记嵌入是输入文本中每个标记（单词或子词）的向量表示，而段嵌入则用于区分不同的文本段落。

下面是一个使用Hugging Face的transformers库加载和编码BERT模型的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# 输入文本
text = "This is an example sentence."

# 对文本进行编码
tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 分词
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)  # 将分词转换为对应的token id
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]  # 添加起始和结束标记的token id
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # 添加batch维度

# 获取文本段落的嵌入表示
outputs = model(input_ids)
embeddings = outputs.last_hidden_state

# 打印编码后的嵌入表示
print(embeddings)

在上述示例中，我们首先通过BertTokenizer对输入文本进行了分词，并将分词转换为对应的 token id。然后，我们添加起始和结束标记的 token id，并使用torch.tensor将其转换为 PyTorch 张量，并在第一维度上添加了一个 batch 维度。接下来，我们将输入张量传递给 BERT 模型，使用last_hidden_state属性获取文本段落的嵌入表示。

对于解码器，输入和编码器类似，不同之处在于解码器还需要一个额外的输入，即编码器的输出。下面是一个使用Hugging Face的transformers库加载和解码BERT模型的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM

# 加载BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

# 输入文本和遮蔽的标记
text = "This is an [MASK] sentence."
masked_token = "[MASK]"

# 对文本进行编码
tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 分词
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)  # 将分词转换为对应的token id
input_ids = [tokenizer.cls_token_id] + input_ids + [tokenizer.sep_token_id]  # 添加起始和结束标记的token id
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # 添加batch维度

# 获取编码器和解码器的嵌入表示
encoder_outputs = model.bert(input_ids)[0]
decoder_outputs = model.cls(encoder_outputs)

# 获取遮蔽标记的预测结果
masked_index = tokens.index(masked_token)
predictions = decoder_outputs[0, masked_index].detach().numpy()

# 打印预测结果
predicted_token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([np.argmax(predictions)])
print(predicted_token)

在上述示例中，我们首先使用BertTokenizer对输入文本进行分词，并将其转换为对应的 token id。然后，我们添加起始和结束标记的 token id，并使用torch.tensor将其转换为 PyTorch 张量，并在第一维度上添加了一个 batch 维度。接下来，我们将输入张量传递给 BERT 模型，使用bert方法获取编码器的嵌入表示，并使用cls方法获取解码器的嵌入表示。最后，我们使用解码器的输出进行预测，并通过convert_ids_to_tokens方法将预