windows下使用Anaconda 安装python3.7及部署bert模型_anaconda下载python3.7

版本总结

花了很多时间在版本对照上面，不然总是报这样或者那样的错误，版本总结如下：
Windows：Win10
Anaconda：直接官网下载最新版本
conda 23.7.4
Python：3.7.12
protobuf：3.19.0
TensorFlow：1.13.1

版本对照文章参考：
Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表

如果某些命令执行失败，提示如“由于目标计算机积极拒绝，无法连接。”等信息，那就多试几次，我也是折腾了一天才弄好的，耐心点，相信自己你可以的。每个人情况可能不一样，我将我遇到的问题提前规避出来，避免大家少踩坑。

另外提醒，文件夹不要以中文名称命名，防止编码错误！

下载安装Anaconda

直接官网下载最新版本，此处不做过多介绍

添加channels

首先添加channels，这个是很多文章没有写的，导致国内去下载经常超时报错或如下错误

The following packages are not availablm current channels
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查看当前conda配置

conda config --show
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添加频道

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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创建虚拟环境、安装bert等

以下步骤参照其他博文操作，原文地址为windows+Anaconda环境下安装BERT成功安装方法及问题汇总，感谢这位老哥，主要操作均是从这篇文章总结的

创建一个bert的虚拟环境，且python版本选择3.7.12，如果失败多试几次

conda create --name bert python=3.7.12
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切换到创建的虚拟环境

conda activate bert
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安装依赖包

pip install bert-serving-server -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #服务端
pip install bert-serving-client -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 客户端
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卸载当前高版本protobuf，不然之后运行bert会报错

pip uninstall protobuf
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安装低版本

pip install protobuf==3.19.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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安装低版本TensorFlow，不然启动bert也会报错，降低到TensorFlow==1.*版本
下载TensorFlow1. 的.whl安装文件：tensorflow · PyPI

安装刚下载的TensorFlow，如果失败多试几次

pip install tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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下载并解压预训练模型文件BERT-Base, Chinese
进入解压的文件目录下，启动服务

bert-serving-start -model_dir ./chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=2
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等待一会，日志显示如下，启动成功：

I:[33mWORKER-0[0m:use device cpu, load graph from C:\Users\ZESHEN~1.ZHO\AppData\Local\Temp\tmp8cprkdy_
I:[33mWORKER-1[0m:use device cpu, load graph from C:\Users\ZESHEN~1.ZHO\AppData\Local\Temp\tmp8cprkdy_
I:[33mWORKER-1[0m:ready and listening!
I:[33mWORKER-0[0m:ready and listening!
I:[35mVENTILATOR[0m:all set, ready to serve request!
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新建文件BertClient.py，并将其放在模型文件所在的目录：

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
value = bc.encode(['古时候', '以前的时候'])
print(value)
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刚刚启动的是服务端，不要动，再启动另一个Anaconda prompt，切换到刚刚创建的bert虚拟环境，运行：

python BertClient.py
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服务端显示如下：

I:[35mVENTILATOR[0m:new config request        req id: 1       client: b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6'
I:[32mSINK[0m:send config     client b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6'
I:[35mVENTILATOR[0m:new encode request        req id: 2       size: 2 client: b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6'
I:[32mSINK[0m:job register    size: 2 job id: b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6#2'
I:[33mWORKER-0[0m:new job     socket: 0       size: 2 client: b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6#2'
I:[33mWORKER-0[0m:job done    size: (2, 768)  client: b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6#2'
I:[32mSINK[0m:collect b'EMBEDDINGS' b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6#2' (E:2/T:0/A:2)
I:[32mSINK[0m:send back       size: 2 job id: b'62ea6795-9573-406f-91bc-ea7d601e98c6#2'
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客户端显示如下：

(bert) E:\python\chinese_L-12_H-768_A-12>python BertClient.py
[[-0.51603067  0.35779792 -0.11559596 ... -0.32379794  0.2381701
  -0.07825265]
 [-0.4484791   1.3458204   0.2654073  ... -0.09895833  0.34069267
  -0.7328518 ]]
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至此，打完收工！感谢您的浏览！
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