为了训练自己语料库的word2vec,使用了bert-as-service
首先 需要tensorflow>=1.10版本,python>=3.5版本
接下来,
pip install bert-serving-server # 服务端
pip install bert-serving-client # 客户端,与服务端互相独立
接下里,下载预训练模型,
我下载的是bert-Base,chinese,链接如下
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
在启动时候
bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12\ -num_worker=2
遇到错误:TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable
最后解决方案是,用tenserflow1.10版本+python3.6.10 ,注意要先安装特定版本的python(3.6.10)才能找到特定的tensorflow(1.10)