系统内存崩溃和CUDA内存不足问题是在使用BERT模型进行分类任务时常见的问题。下面是一些解决这些问题的方法，包括代码示例：

1. 减少batch size（批大小）： 通过减少每个batch中样本的数量，可以减少模型所需的内存。可以通过将batch size设置为较小的值来解决CUDA内存不足问题。以下是一个示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入数据和标签
data = ["This is the first sentence.", "This is the second sentence."]
labels = [0, 1]

# 分词和编码
encoded_inputs = tokenizer(data, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
labels = torch.tensor(labels)

# 设置较小的batch size
batch_size = 2

# 按batch size进行迭代
for i in range(0, len(data), batch_size):
    batch_inputs = {k: v[i:i+batch_size] for k, v in encoded_inputs.items()}
    batch_labels = labels[i:i+batch_size]

    # 将输入传递给模型
    outputs = model(**batch_inputs, labels=batch_labels)
    loss = outputs.loss
    logits = outputs.logits

    # 后续处理...

2. 使用GPU进行模型计算： 如果你的系统有GPU，可以将模型和数据移动到GPU上进行计算，以减轻系统内存的压力。以下是一个示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased').to(device)

# 输入数据和标签
data = ["This is the first sentence.", "This is the second sentence."]
labels = [0, 1]

# 分词和编码
encoded_inputs = tokenizer(data, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt').to(device)
labels = torch.tensor(labels).to(device)

# 设置较小的batch size
batch_size = 2

# 按batch size进行迭代
for i in range(0, len(data), batch_size):
    batch_inputs = {k: v[i:i+batch_size] for k, v in encoded_inputs.items()}
    batch_labels = labels[i:i+batch_size]

    # 将输入传递给模型
    outputs = model(**batch_inputs, labels=batch_labels)
    loss = outputs.loss
    logits = outputs.logits

    # 后续处理...

这些方法可以帮助你解决BERT模型分类时的系统内存崩溃和CUDA内存不足问题。根据你的具体情况，你可以选择其中一个或两个方法来解决问题。