问基于BERT和Tensorflow 2的多标签文本分类

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我正在尝试使用BERT建立一个简单的多标签文本分类管道；目标是对社交媒体帖子的内容进行分类，任何帖子都可以有多个标签(即，一篇文章可以被标记为“药物”和“身心健康”)。我对伯特非常陌生，并试图效仿我发现的这个例子：https://towardsdatascience.com/building-a-multi-label-text-classifier-using-bert-and-tensorflow-f188e0ecdc5d，我有一些关于如何为这个任务设置它的问题。在我的Anaconda系统中，我以前安装了Tensorflow 2.0版本。我已经运行了命令"pip install bert-tensorflow“，然后运行以下命令：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import bert
from bert import run_classifier
from bert import optimization
from bert import tokenization
from bert import modeling

并在“从伯特导入run_classifier”的步骤中获得了此错误：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

我做了一些研究，发现Tensorflow 2.0确实没有contrib模块，但早期版本确实有。我只是想知道如何解决这个问题？我不想贬低我的Tensorflow版本。而且，如果有人能告诉我其他多标签文本分类的例子，我会非常感激的(到目前为止，我所看到的还不是很容易理解)。

谢谢!