Question

我正在尝试使用本教程中提供的BERT即服务。我正在尝试通过python env LINK使用服务器。

from bert_serving.server.helper import get_args_parser
from bert_serving.server import BertServer
from bert_serving.client import BertClient
print('start bert-service')

args = get_args_parser().parse_args(['-model_dir', 'C:/Users/Shashishekar.R/PycharmProjects/DefinedTerms/resources/uncased_L-12_H-768_A-12/',
                                     '-port', '5555',
                                     '-port_out', '5556',
                                     '-max_seq_len', 'NONE',
                                     '-mask_cls_sep',
                                     '-cpu'])
server = BertServer(args)
server.start()
print('start bert-client')
bc = BertClient()
bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])

BertServer.shutdown(port=5555)

它抛出一个错误：

C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes.py：526： FutureWarning：将（type，1）或'1type'作为type的同义词传递是不推荐使用在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，））/'（1，）type'。 _np_qint8 = np.dtype（[（“ qint8”，np.int8， 1）]） C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes.py：527： FutureWarning：将（type，1）或'1type'作为type的同义词传递是不推荐使用在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，））/'（1，）type'。 _np_quint8 = np.dtype（[（“ quint8”， np.uint8，1）]） C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes.py：528： FutureWarning：将（type，1）或'1type'作为type的同义词传递是不推荐使用在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，））/'（1，）type'。 _np_qint16 = np.dtype（[（“ qint16”， np.int16，1）]） C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes.py：529： FutureWarning：将（type，1）或'1type'作为type的同义词传递是不推荐使用在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，））/'（1，）type'。 _np_quint16 = np.dtype（[（“” quint16“， np.uint16，1）]） C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes.py：530： FutureWarning：将（type，1）或'1type'作为type的同义词传递是不推荐使用在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，））/'（1，）type'。 _np_qint32 = np.dtype（[（“ qint32”， np.int32，1）]） C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes.py：535： FutureWarning：将（type，1）或'1type'作为type的同义词传递是不推荐使用在numpy的未来版本中，它将被理解为（type，（1，））/'（1，）type'。 np_resource = np.dtype（[（“ resource”， np.ubyte，1）]）追溯（最近一次通话）：文件 “ C：/用户/UserABCD/PycharmProjects/projectABC/BERTasService.py”，行 1，在从bert_serving.server.helper导入get_args_parser文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ bert_serving \ server__init __。py”，第29行，在 _tf_ver_ = check_tf_version（）文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ bert_serving \ server \ helper.py”，第164行，在check_tf_version中将tensorflow导入为tf文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __。py”，第24行，在从tensorflow.python import pywrap_tensorflow＃pylint：disable =未使用的导入文件 “ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python__init __。py”，第82行，在从tensorflow.python导入keras文件``C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras__init __。py''，第24行，在从tensorflow.python.keras导入激活文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ activations.py”，第24行，在从tensorflow.python.keras.utils.generic_utils导入deserialize_keras_object文件 “ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ utils__init __。py”，第38行，在从tensorflow.python.keras.utils.multi_gpu_utils导入multi_gpu_model文件 “ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ utils \ multi_gpu_utils.py”，第22行，在从tensorflow.python.keras.engine.training导入模型文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ training.py”，第42行从tensorflow.python.keras.engine.network导入网络文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ network.py”，第40行，在从tensorflow.python.keras.engine导入保存文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ keras \ engine \ saving.py”，第38行，在导入h5py文件“ C：\ Users \ UserABCD \ Anaconda_Envs \ user_env \ lib \ site-packages \ h5py__init __。py”，第36行，在从._conv导入register_converters作为_register_converters文件init h5py._conv文件中的“ h5py \ h5r.pxd”文件，第21行初始化h5py.h5r AttributeError：类型对象为“ h5py \ h5r.pyx”，第145行 'h5py.h5r.Reference'没有属性' reduce_cython '

我目前通过conda install -c conda-forge tensorflow安装了tensorflow 1.3。我也做了pip安装，它安装了tensorflow 1.4

有关错误可能出在哪里的任何指针？

使用BERT即服务

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