BERT模型并不直接对单词计数进行建模，但它通过使用Transformer结构对单词的上下文进行编码，从而捕捉到了一定程度上的单词计数信息。

下面是使用Hugging Face的Transformers库来加载预训练的BERT模型，以及对单词计数进行建模的代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的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 = "This is an example sentence."

# 分词并编码
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_tensor = torch.tensor([input_ids])

# 获取BERT模型的输出
outputs = model(input_tensor)

# 获取最后一层Transformer的隐藏状态
hidden_states = outputs.last_hidden_state

# 对单词计数进行建模
word_count = len(tokens)
print("Word count:", word_count)

注意：这只是一个示例，实际使用时可能需要根据具体的任务和数据进行适当的调整。