给我提供一个基于BERT预训练模型的文本分类算法的Python代码示例。
以下是一个简单的基于BERT预训练模型的文本分类算法的Python代码示例：

```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载BERT tokenizer和预训练模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 定义输入文本
text = "This is a positive sentence."

# 对文本进行Tokenize和padding
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)])
input_ids = torch.nn.functional.pad(input_ids, (0, 512 - input_ids.shape[1]), 'constant', 0)

# 使用预训练模型进行文本分类
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    logits = outputs[0]
    predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)

# 打印分类结果
print(predictions.item())
```