为了训练自己语料库的word2vec，使用了bert-as-service
首先 需要tensorflow>=1.10版本，python>=3.5版本
接下来，
pip install bert-serving-server # 服务端
pip install bert-serving-client # 客户端，与服务端互相独立
接下里，下载预训练模型，
我下载的是bert-base,chinese,链接如下
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
在启动时候
bert-serving-start -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2
遇到错误：TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable
最后解决方案是，用tenserflow1.10版本+python3.6.10 ，注意要先安装特定版本的python（3.6.10）才能找到特定的tensorflow（1.10）
