Bert 要在tensorflow 1.10.0版本+python 3.5上才能配合使用，现在默认安装是装TensorFlow 2.1.0和python 3.7以上，启动模型会报错：
fail to optimize the graph!
TypeError: cannot unpack non-iterable NoneType object
一：预备安装
需要有conda安装，可以用brew来安装，也可以直接直接安装 https://www.anaconda.com/distribution/#macos
安装python 3X版本，可以用 brew install python，会安装最新的python
二：设置conda
由于墙的原因以及直连国外的仓库限速的原因，安装下面的软件速度都比较慢，所以推荐一些国内的镜像，来加速安装过程
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
三： python 3.5安装：
conda create -n python35 python=3.5 anaconda 进行降级
降级完成要进行激活
conda activate python35
注：python35就是该镜像名
四：TensorFlow安装
在刚才的终端下，输入：
conda install tensorflow==1.10.0
五：安装bert的client和server
新起终端：
pip3 install bert-serving-server
pip3 install bert-serving-client
六：下载bert的中文模型：
从下面这个地址去下载
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
比较大，差不多有300多M，我一般用free download manager工具来下载
七：启动模型
1. 把刚才的模型解压缩到某一地址
2. 切换到python35环境：
conda activate python35
3. 启动模型
bert-serving-start -model_dir 模型地址 -num_worker=2 -cpu
八：使用VSCode调试程序
我比较喜欢用vs code
Vscode 下设置conda环境，参考该文 https://www.cnblogs.com/justn0w/articles/11644507.html
但python需要指向python 3.5版本，需要设置工作区
工作区设置：
"python.pythonPath": "/anaconda3/envs/python35"
这样所有的环境准备都完成了！