在多类分类任务中，我们需要使用不同的标号来标识每个类别。然而，BERT Transformer模型只能输出单个值，这可能导致在多类分类时出现错误。我们可以使用多标签分类方法，将类别标号转化为二进制标记。下面是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch来使用BERT Transformer模型进行多标签分类。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class MultilabelBERT(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultilabelBERT, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.classifier = nn.Linear(768, 5) # 5是类别的数量

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(
          input_ids, attention_mask=attention_mask
        )
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.classifier(pooled_output)
        return logits

model = MultilabelBERT()
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)).unsqueeze(0) # 将文本转化为PyTorch张量
attention_mask = torch.ones(input_ids.shape) # 创建attention掩码
logits = model(input_ids, attention_mask)

在上述示例代码中，我们创建了一个MultilabelBERT类，它是一个继承自nn.Module的PyTorch模型。我们使用BertModel类来加载预训练的BERT Transformer模型。为了适应多标签分类任务，我们修改了最终的全连接层，将输出维度设为5，即类别数量。在模型的forward方法中，我们使用了注意力掩码，这可以确保我们对于每个输入只使用相应的注意力权重。最后，我们将文本编码为input_ids张量，并将其传