1. 错误代码

result = tf.nn.sigmoid(result)

ValueError: Attempt to convert a value (TFSequenceClassifierOutput(loss=None, logits=array dtype=float32), hidden_states=None, attentions=None)) with an unsupported type (<class 'transformers.modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput'>) to a Tensor.

2. 问题分析及修改建议

错误提示的根源在于尝试将一个TFSequenceClassifierOutput对象转换为TensorFlow中的一个EagerTensor，但由于TFSequenceClassifierOutput不是一个原始数据类型，它不能直接被转换。

TFSequenceClassifierOutput是transformers库中的一个类，用于封装BERT模型返回的输出。它包含多个属性，其中最重要的属性是logits，表示模型的原始输出。logits是一个可以被tf.nn.sigmoid函数处理的二维数组（或张量）。

在你的代码中，当你执行result2 = tf.nn.sigmoid(result)这行代码时，result应该是一个包含logits的TFSequenceClassifierOutput对象。要修复这个错误，你需要提取logits属性然后应用sigmoid函数，如下所示：

# 假设`result`是`TFSequenceClassifierOutput`对象
logits = result.logits  # 提取logits属性
result2 = tf.nn.sigmoid(logits)  # 应用sigmoid函数

按照上面的步骤修改你的代码后，它应该能够正确运行，前提是result对象确实包含一个名为logits的属性，而且这个属性是一个可以被tf.nn.sigmoid处理的张量。