针对该问题，可以使用以下代码示例中的方法解决。 首先，我们需要加载Bert分词器，并处理文本数据为TensorFlow格式。 然后使用Bert分词器对文本进行分词处理，并转换为张量（Tensor）。 最后，将获取到的张量（Tensor）用于模型训练。

# 加载Bert分词器
tokenizer = TFBertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 处理文本数据为TensorFlow格式
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_texts, train_labels)).shuffle(len(train_texts))
train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True)

# 对文本进行分词处理，并转换为张量（Tensor）
for batch_texts, batch_labels in train_data:
    batch_tokenized = tokenizer.batch_encode_plus(list(batch_texts.numpy()), pad_to_max_length=True)
    input_ids = tf.constant(batch_tokenized['input_ids'])
    attention_mask = tf.constant(batch_tokenized['attention_mask'])
    token_type_ids = tf.constant(batch_tokenized['token_type_ids'])

    # 将获取到的张量（Tensor）用于模型训练
    with tf.GradientTape() as tape:
        logits = model([input_ids, attention_mask, token_type_ids])
        loss = loss_object(batch_labels, logits)

    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))