from bert import run_classifier有错误No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误通常出现在尝试导入BERT库时，因为`tensorflow.contrib`模块已经被TensorFlow 2.x版本移除，并且被重构为更扁平的结构。如果你看到`No module named 'tensorflow.contrib'`这样的错误，这可能意味着你的项目使用的仍然是早期版本的TensorFlow，而BERT需要较新的TensorFlow 2.x环境。

解决这个问题的一般步骤如下：

1. **更新TensorFlow**：检查你的Python环境是否安装了TensorFlow 2.x版本。你可以使用`pip list | grep tensorflow`命令查看当前版本。如果不是，可以运行`pip install --upgrade tensorflow`来升级到最新版。

2. **修改导入语句**：如果升级TensorFlow后仍然遇到问题，BERT应该已经提供了一个兼容新版本TensorFlow的API。试着将`from bert import run_classifier`替换为推荐的导入方式，比如直接从`transformers`库导入，例如`from transformers import BertForSequenceClassification`.

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast

3. **处理迁移**：可能需要调整其他依赖项或更新你的代码，以适应新版TensorFlow对某些功能的更改。

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Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 24, in train_ner from bert_base.train.bert_lstm_ner import train File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 23, in <module> from bert_base.train.models import create_model, InputFeatures, InputExample File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\models.py", line 10, in <module> from bert_base.train.lstm_crf_layer import BLSTM_CRF File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\lstm_crf_layer.py", line 9, in <module> from tensorflow.contrib import rnn ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中移除了 `tensorflow.contrib` 模块。在 TensorFlow 2.x 版本中，很多以前位于 `tensorflow.contrib` 的功能被整合到其他模块中或者被废弃，所以您的代码不再兼容 TensorFlow 2.x。

为了解决这个问题，您需要修改您的代码，将 `tensorflow.contrib` 相关的导入语句替换为 TensorFlow 2.x 的等效方式。

具体来说，在您的代码中，将 `bert_base\train\lstm_crf_layer.py` 文件中的以下行：

from tensorflow.contrib import rnn

替换为：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

然后，您还需要确保在其他地方使用到 `tensorflow.contrib` 的地方也做相应的修改。

请注意，这只是一个示例，您可能还需要根据您的代码结构和需求做一些适当的修改。确保仔细检查并更新代码中所有相关的 `tensorflow.contrib` 导入语句。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/11152/Desktop/bert-master/run_classifier.py", line 36, in <module> FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.compat.v1.compat' has no attribute 'v1'

这个错误提示表明在导入 TensorFlow 的 `flags` 模块时出现了问题。具体地说，`tensorflow._api.v1.compat.v1.compat` 模块没有名为 `v1` 的属性。

这种错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或导入语句有问题导致的。请确保你使用的 TensorFlow 版本与代码兼容，并且检查导入语句是否正确。

如果你使用的是较新版本的 TensorFlow，可以尝试修改导入语句，将 `tf.compat.v1.flags.FLAGS` 改为 `tf.flags.FLAGS`，或者使用 `from tensorflow.python.platform import flags` 导入 `flags` 模块。

如果问题仍然存在，请提供有关你所使用的 TensorFlow 版本和完整的代码段，以便更好地帮助你解决问题。