在使用BERT模型进行数字处理时，可以使用以下代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# 输入的数字
number = 12345

# 将数字转换为字符串
number_str = str(number)

# 将数字字符串标记化
tokens = tokenizer.tokenize(number_str)

# 添加特殊标记[CLS]和[SEP]
tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']

# 将标记化的数字转换为模型的输入IDs
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

# 创建输入张量
input_tensor = torch.tensor([input_ids])

# 使用BERT模型进行前向传播
output = model(input_tensor)[0]

# 提取数字的表示向量
number_embedding = output[:, 1]  # 使用[CLS]的输出作为数字的表示

# 打印数字的表示向量
print(number_embedding)

上述代码中，我们首先加载了BERT模型和tokenizer。然后，我们将数字转换为字符串，并使用tokenizer对数字字符串进行标记化。接下来，我们将标记化的数字转换为模型的输入IDs，并创建输入张量。最后，我们将输入张量输入到BERT模型中，提取数字的表示向量。在这个示例中，我们使用[CLS]的输出作为数字的表示向量。

请注意，上述代码只给出了一个基本示例，实际使用时可能需要根据具体需求进行修改。