TensorFlow2.4.1运行BERT报no attribute 'gfile'无需降级解决方案求问

google-research/bert官方仓库是基于TensorFlow 1.x版本开发的，TensorFlow 2.x版本中移除了顶层的tf.gfile接口，相关功能全部迁移到了tf.compat.v1.io.gfile兼容模块下。修改单处代码后仍报错的核心原因有两个：

• Jupyter运行内核未重启，修改后的代码没有被重新加载，运行的仍是修改前的旧代码
• 整个BERT项目的代码存在多处调用tf.gfile/tf.io.gfile的位置，仅修改单处报错位置，其他文件中的同类调用仍会触发报错

• 方案1：入口处做接口映射（改动最小）
  在你调用BERT代码的入口文件最开头添加两行代码，直接做接口兼容，不需要修改原BERT仓库的任何代码：

  import tensorflow as tf
  tf.gfile = tf.compat.v1.io.gfile
  

  该方案可以解决绝大多数tf.gfile相关的属性报错，不需要额外改动原有逻辑。
• 方案2：使用适配TensorFlow 2.x的BERT实现
  直接使用已经完成TensorFlow 2.x适配的BERT版本，不需要做兼容处理即可直接在TF2.4.1环境下运行。
• 方案3：全量替换项目内的gfile调用
  全局搜索BERT项目内所有tf.gfile和tf.io.gfile的调用语句，全部替换为tf.compat.v1.io.gfile，替换完成后重启Jupyter内核重新运行即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KNB