BERT tokenizer可以将文本输入转换为模型可接受的张量形状。BERT模型的输入由三个部分组成：输入IDs、注意力掩码和类型IDs。

下面是一个使用Hugging Face库中的transformers模块进行BERT tokenizer的示例代码：

from transformers import BertTokenizer

# 初始化BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "Hello, how are you?"

# 使用tokenizer将文本转换为模型可接受的输入张量形状
encoded_input = tokenizer.encode_plus(
    text,
    add_special_tokens=True,  # 添加特殊标记（CLS和SEP）
    max_length=24,             # 设置最大输入长度
    padding='max_length',      # 使用填充使所有输入张量长度相同
    truncation=True,           # 截断文本以符合最大长度
    return_tensors='pt'        # 返回PyTorch张量
)

# 打印输入张量形状
print(encoded_input['input_ids'].shape)  # 输出: torch.Size([1, 24])

# 将输入张量形状调整为（b，24，768）
input_ids = encoded_input['input_ids']
attention_mask = encoded_input['attention_mask']
token_type_ids = encoded_input['token_type_ids']

# 如果使用的是PyTorch张量，可以使用以下代码进行调整
input_ids = input_ids.expand((input_ids.shape[0], -1, -1))
attention_mask = attention_mask.expand((attention_mask.shape[0], -1, -1))
token_type_ids = token_type_ids.expand((token_type_ids.shape[0], -1, -1))

# 打印调整后的输入张量形状
print(input_ids.shape)  # 输出: torch.Size([1, 24, 768])

上述代码中，首先初始化BERT tokenizer并加载预训练的BERT模型（'bert-base-uncased'）。然后使用tokenizer的encode_plus方法将输入文本转换为模型可接受的输入张量形状。设置参数add_special_tokens为True以添加特殊标记(CLASS和SEP)。使用max_length参数指定最大输入长度，并使用padding和truncation参数进行填充和截断。最后，使用return_tensors参数返回PyTorch张量。

为了将输入张量形状调整为（b，24，768），可以使用PyTorch的expand方法将张量的维度扩展为所需的形状。

请注意，上述代码中的输入张量形状是基于单个句子的输入。如果有多个句子（batch）作为输入，可以将文本列表传递给tokenizer的batch_encode_plus方法，并使用相应的扩展维度操作调整输入张量形状。