以下是一个使用Python和Hugging Face库中的Transformers模块的示例代码，用于对BERT模型的输入进行标记化和嵌入。

首先，确保已经安装了transformers库：

pip install transformers

然后，可以使用以下代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 初始化BERT模型和分词器
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# 输入文本
text = "Hello, how are you?"

# 标记化输入文本
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print("Tokens:", tokens)

# 添加特殊标记（起始和结束标记）
tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"]
print("Tokens with special tokens:", tokens)

# 将标记转换为模型的输入ID
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print("Input IDs:", input_ids)

# 将输入ID转换为PyTorch张量
import torch
input_ids = torch.tensor([input_ids])
print("Input IDs tensor:", input_ids)

# 嵌入输入ID
embeddings = model.embeddings(input_ids)
print("Embeddings:", embeddings)

这段代码将给出BERT模型的令牌化（Tokenization）和嵌入（Embeddings）的示例。首先，使用BertTokenizer从预训练的BERT模型中加载分词器，然后使用BertModel加载BERT模型。

接下来，我们使用tokenizer.tokenize将输入文本标记化为单词列表。然后，我们添加起始标记[CLS]和结束标记[SEP]到标记列表中。

接下来，我们使用tokenizer.convert_tokens_to_ids将标记转换为BERT模型的输入ID。然后，我们将输入ID转换为PyTorch张量。

最后，我们可以使用BERT模型的model.embeddings方法对输入ID进行嵌入。嵌入是一个包含输入ID的张量的高维表示。

请注意，上述代码仅仅是一个示例，以展示如何使用BERT模型的令牌化和嵌入功能。实际使用时，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和调整。