使用tensorflow-gpu 2.x测试NLP bert

好的，要使用TensorFlow-GPU 2.x测试NLP BERT，您需要先安装CUDA和cuDNN，然后安装TensorFlow-GPU 2.x和BERT。以下是一些步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN

您需要下载并安装适合您系统的CUDA和cuDNN版本。可以在NVIDIA官网上下载。安装完成后，需要将CUDA和cuDNN的路径添加到系统环境变量中。

2. 安装TensorFlow-GPU 2.x

可以使用pip安装TensorFlow-GPU 2.x版本，例如：

pip install tensorflow-gpu==2.3.0

3. 安装BERT

可以使用pip安装BERT，例如：

pip install bert-for-tf2

4. 加载BERT模型

可以使用bert-for-tf2库中的BertTokenizer和TFAutoModel类加载BERT模型，例如：

from bert.tokenization.bert_tokenization import FullTokenizer
from transformers import TFAutoModel

# 加载tokenizer
tokenizer = FullTokenizer(vocab_file='path/to/vocab.txt')

# 加载BERT模型
bert_model = TFAutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

5. 测试BERT

可以使用加载好的BERT模型进行测试，例如：

import tensorflow as tf

# 输入文本
text = "This is a test sentence."

# 对文本进行tokenize
input_ids = tf.constant([tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)])

# 使用BERT模型进行推理
outputs = bert_model(input_ids)

# 输出结果
print(outputs)

这样就可以使用TensorFlow-GPU 2.x测试NLP BERT了。