为什么在pip安装bert后无法在bert中导入函数

Question

我是bert的初学者，我正在尝试使用GitHub上给出的bert文件：https://github.com/google-research/bert

但是，在终端中使用pip install bert安装bert后，我无法从bert导入文件(如run_classifier、优化等)。我尝试在jupiter notebook中运行以下代码：

import bert
from bert import run_classifier

错误是：

ImportError: cannot import name 'run_classifier'

然后我在\anaconda3\lib\python3.6\site-packages中找到了名为'bert‘的文件，里面没有名为'run_classifier'，'optimization’等的python文件。所以我从GitHub上下载了这些文件，并自己把它们放到了'bert‘文件中。完成此操作后，我可以导入run_classifier。

然而，另一个问题出现了。我不能使用文件中的函数，尽管我可以导入它们。例如，在tokenization.py中有一个函数convert_to_unicode：

Help on module bert.tokenization in bert:

NAME

    bert.tokenization - Tokenization classes.    
FUNCTIONS

    convert_to_unicode(text)
    Converts `text` to Unicode (if it's not already), assuming utf-8 input.

然后我试了一下：

import tokenization from bert
convert_to_unicode('input.txt')

错误是：

NameError: name 'convert_to_unicode' is not defined

然后我试着：

from tokenization import convert_to_unicode

错误是：

ModuleNotFoundError: No module named 'tokenization'

我对此真的很困惑。

Answer 1

您要查找的包是bert-tensorflow，而不是bert。

bert-tensorflow是用于谷歌的BERT实现的Python包。

bert是一个序列化库。

Answer 2

尝试添加这些代码行，因为在https://colab.research.google.com/drive/1hMLd5-r82FrnFnBub-B-fVW78Px4KPX1#scrollTo=2IjSWx7-O8yY中的问题是BERT嵌入现在使用TensorFlow 2.0。因为TensorFlow 2.0最近发布了。

!pip install tensorflow==2.0
!pip install tensorflow_hub
!pip install bert-for-tf2
!pip install sentencepiece

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
from bert import tokenization
from tensorflow.keras.models import Model       # Keras is the new high level API for TensorFlow
import math