BERT 的安装和使用

1. 首先确保Python >= 3.5 with Tensorflow >= 1.10

检查Tensorflow的版本：

python

import tensorflow as tf

tf.__version__

2. 下载bert-serving-start 这个命令的service和client：

pip install --upgrade pip
pip install bert-serving-server==1.6.0  # server
pip install bert-serving-client==1.6.0  # client, independent of `bert-serving-server`

3.下载一个Pre-trained BERT Model，再启动一个BERT服务

下载地址： https://github.com/hanxiao/bert-as-service

下载的压缩文件进行解压，可以看到文件里有五个文件，其中bert_model.ckpt开头的文件是负责模型变量载入的，而vocab.txt是训练时中文文本采用的字典，最后bert_config.json是BERT在训练时，可选调整的一些参数。

bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=4 

4.测试用例

from bert_serving.client import BertClient
import tensorflow as tf

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

5.fine-tune