在win7环境部署bert-as-service，client端一直运行，且无输出

最近谷歌推出的自然语言处理（NLP）模型BERT很火，由于大学期间做过NLP的相关研究，对NLP相关的内容也比较感兴趣，所以打算部署起来玩一下。

有关BERT环境的部署在网上有很多资料，大致就是先安装Python、TensorFlow等依赖库，在安装之前要注意版本，这个过程安装很顺利，在这里对此就不多作介绍了。

待安装完BERT环境后，就用pip安装了bert-serving-server和bert-serving-client，bert-as-service大致工作原理就是运行一个服务端，然后客户端通过相应的端口去和服务端交互，从而用向量对句子进行表示。bert-as-service的详细介绍请参考链接：https://github.com/hanxiao/bert-as-service。

网上绝大部分资料都是在Linux环境下部署服务端，然后用户通过远程对服务端进行访问，从而完成交互。由于公司对Linux主机和本地的网络通讯进行了限制，Linux主机又都是生产机器，也不能轻易在上面进行尝试，所以只能在本地win7机器上既运行服务端又运行客户端。

在win7上运行服务端的方法在bert-as-service的readme中有做详细的说明，运用如下方式即可:

args = get_args_parser().parse_args(['-model_dir', 'D:/WorkSpace/bert-master/chinese_L-12_H-768_A-12',
                                     '-port', '86500',
                                     '-port_out', '86501',
                                     '-max_seq_len', 'NONE',
                                     '-mask_cls_sep',
                                     '-num_worker', '3',
                                     '-cpu'])
server = BertServer(args)
server.start()

网上介绍的运行客户端的方式如下：

bc = BertClient()
vec = bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])
print(vec)

在PyCharm上服务端可以正常运行，但运行客户端时，客户端始终处于运行状态，并未把vec打印出来。

经过阅读BertClient()源码，虽然在同一机器上部署服务端和客户端，但客户端也要明确的指出端口号，否则客户端使用默认的端口号

port=5555, port_out=5556

指明端口号的代码为：

bc = BertClient(port=86500, port_out=86501, show_server_config=True, timeout=10000)
vec = bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])
print(vec)

经过上述修改，就可以正常打印出vec了。

上述客户端的参数中，timeout是为了避免客户端无限制的等待服务端而做的一个超时限定，timeout的大小视网络延迟情况而定，当然也可以不加。值得注意的是，服务端和客户端无论谁先启动（若客户端先启动，不应添加timeout参数），效果是相同的。有关服务端和客户端通讯的机制请参考博文：https://blog.csdn.net/lengye7/article/details/80370611