方法一：直接生成词向量
其中extract_features.py文件为bert句向量生成文件:

方法二：三行代码直接生成句子向量
使用方式
bert-as-service的总体架构如下：

1、bert模型部署，是为服务端
2、bert请求调用服务，是为客户端

使用方式如下：

1、环境准备

pip install bert-serving-server 
pip install bert-serving-client 

2、预训练的模型下载
前往https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models选择模型（本文选择中文模型）下载并解压.

3、启动bert-serving-server
命令行输入

bert-serving-start -model_dir E:/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2

其中，-model_dir 是预训练模型的路径，-num_worker 是线程数，表示同时可以处理多少个并发请求。

导入bert客户端

from bert_serving.client import BertClient
import numpy as np


class SimilarModel:
    def __init__(self):
        # ip默认为本地模式，如果bert服务部署在其他服务器上，修改为对应ip
        self.bert_client = BertClient(ip='192.168.x.x')

    def close_bert(self):
        self.bert_client .close()

    def get_sentence_vec(self,sentence):
        '''
        根据bert获取句子向量
        :param sentence:
        :return:
        '''
        return self.bert_client .encode([sentence])[0]

    def cos_similar(self,sen_a_vec, sen_b_vec):
        '''
        计算两个句子的余弦相似度
        :param sen_a_vec:
        :param sen_b_vec:
        :return:
        '''
        vector_a = np.mat(sen_a_vec)
        vector_b = np.mat(sen_b_vec)
        num = float(vector_a * vector_b.T)
        denom = np.linalg.norm(vector_a) * np.linalg.norm(vector_b)
        cos = num / denom
        return cos

if __name__=='__main__':
    # 从候选集condinates 中选出与sentence_a 最相近的句子
    condinates = ['为什么天空是蔚蓝色的','太空为什么是黑的？','天空怎么是蓝色的','明天去爬山如何']
    sentence_a = '天空为什么是蓝色的'
    bert_client = SimilarModel()
    max_cos_similar = 0
    most_similar_sentence = ''
    for sentence_b in condinates:
        sentence_a_vec = bert_client .get_sentence_vec(sentence_a)
        sentence_b_vec = bert_client .get_sentence_vec(sentence_b)
        cos_similar = bert_client .cos_similar(sentence_a_vec,sentence_b_vec)
        if cos_similar > max_cos_similar:
            max_cos_similar = cos_similar
            most_similar_sentence = sentence_b

    print('最相似的句子：',most_similar_sentence)
    bert_client .close_bert()
    # 为什么天空是蔚蓝色的

总结：Bert的输出最终有两个结果可用

sequence_output：维度【batch_size, seq_length, hidden_size】，这是训练后每个token的词向量。

pooled_output：维度是【batch_size, hidden_size】，每个sequence第一个位置CLS的向量输出，用于分类任务。