bert是谷歌2023年提出的語言模型，在十幾個任務上達到了state-of-art。在這裡本人在使用過程中總結了一下遇到的錯誤。
bert推薦在tpu上執行，但是資源有限在gpu上跑也行，不行也能在cpu上跑（ps就是有些慢）
官方bert的版本建議在tensorflow>=1.11的版本上執行，但是在本人伺服器安裝的是tensorflow-gpu=1.12的情況下，程式報錯，
根據官方回答是此版本沒有這個屬性（ps坑爹），於是只能安裝其他版本的tensorflow
但根據測試其實低於1.11版本也可以執行的，就是1.12不能執行。
而且由於伺服器的cuda版本是8.0，高版本的tensorflow-gpu不支援，報錯
在cuda官網有相應的tensorflow版本推薦
也可以直接安裝cpu版本的tensorflow，在linux伺服器下安裝anaconda比較方便，anaconda自帶pyhon環境
可以利用anaconda建立虛擬環境，執行不同版本的tensorflow
conda create --name tf_cpu python=3.6
source activate tf_cpu 啟用環境
source deactivate 退出環境命令
環境之間不互相干擾，親測可行。
conda install tensorflow=1.11
conda install numpy
conda install pandas
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