因项目用到bert进行文本处理，搞了2天，把能踩的坑都踩了一遍,现在把坑填上，因为还有一个正式环境的部署。1:显卡是nvdia1050的，在安装cuda时，选择版本9.0.176的，对应的cudnn是7.5.1.10，安装好后一定要看环境变量是否存在...
因项目用到bert进行文本处理，搞了2天，把能踩的坑都踩了一遍,现在把坑填上，因为还有一个正式环境的部署。
1:显卡是nvdia 1050的，在安装 cuda时，选择版本9.0.176的，对应的 cudnn是7.5.1.10，安装好后一定要看环境变量是否存在，如果不存在则需要手动添加。
2:tensorflow一定要选择1.10.0版本，否则因为依赖库的问题无法启动服务端.，
3:服务端版本选择1.10.0版本的，在pip安装时一定要指定
4:客户端在使用时，一定要和服务端的版本匹配。
5:nvidia-smi 需要正常使用
运行：pip install tensorflow-gpu==1.11后会将protobuf进行自动升级，需要降级到protobuf 3.6.0版本：pip install protobuf==3.6.0
6:暂时没有了
7.pip install 安装包名字 -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com
附pip相关版本如下
python 3.6.13
absl-py 0.13.0
astor 0.8.1
bert-serving-client 1.10.0
bert-serving-server 1.10.0
cached-property 1.5.2
certifi 2021.5.30
click 8.0.1
colorama 0.4.4
dataclasses 0.8
Flask 2.0.1
gast 0.5.1
GPUtil 1.4.0
grpcio 1.39.0
h5py 3.1.0
importlib-metadata 4.6.1
itsdangerous 2.0.1
jieba 0.42.1
Jinja2 3.0.1
Keras-Applications 1.0.8
Keras-Preprocessing 1.1.2
Markdown 3.3.4
MarkupSafe 2.0.1
numpy 1.16.4
pip 21.1.3
protobuf 3.6.0
pyzmq 22.1.0
setuptools 39.1.0
six 1.16.0
tensorboard 1.11.0
tensorflow-gpu 1.11.0
termcolor 1.1.0
typing-extensions 3.10.0.0
Werkzeug 2.0.1
wheel 0.36.2
wincertstore 0.2
zipp 3.5.0
全文详见：http://xpxw.com/?id=159