通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句子的表征向量以供下游任务使用，可以说是一个附加产物；主要流程如下：

1）加载ckpt模型
2）确定输出tensor名称，在bert中，cls的名称为：bert/pooler/dense/Tanh（而不是SoftMax）
3）存储为pb model

主代码：

def extract_bert_vector():
    """ 抽取bert 768 特征向量
    :return:
    """
    OUTPUT_GRAPH = 'pb_model/bert_encoder.pb'
    output_node = ["bert/pooler/dense/Tanh"]
    ckpt_model = r'output'
    bert_config_file = r'chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json'
    max_seq_length = 200

    gpu_config = tf.ConfigProto()
    gpu_config.gpu_options.allow_growth = True
    sess = tf.Session(config=gpu_config)
    graph = tf.get_default_graph()
    with open(r'data/file_dict.json', 'r') as fr:
        label_list = json.load(fr)
    with graph.as_default():
        print("going to restore checkpoint")
        input_ids_p = tf.placeholder(tf.int32, [None, max_seq_length], name="input_ids")
        input_mask_p = tf.placeholder(tf.int32, [None, max_seq_length], name="input_mask")
        bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(bert_config_file)
        (loss, per_example_loss, logits, probabilities) = create_model(
            bert_config=bert_config, is_training=False, input_ids=input_ids_p, input_mask=input_mask_p,
            segment_ids=None, labels=None, num_labels=len(label_list), use_one_hot_embeddings=False)
        saver = tf.train.Saver()
        saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint(ckpt_model))
        graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node)
        with tf.gfile.GFile(OUTPUT_GRAPH, "wb") as f:
            f.write(graph.SerializeToString())
        print('extract vector pb model saved!')