背景
测试环境使用TensorFlow 1.14.0运行实体抽取和事项要素项目正常，打包项目和miniconda3环境进行部署，进行predict时报错。然后使用dockerfile生成环境镜像进行部署，发现仍报错。最后查资料解决该问题。
Using TensorFlow backend.
非法指令 (核心已转储)
问题
出现illegal instruction(core dumped)的原因是服务器过于老旧，cpu不支持avx指令，而tensorflow版本>=1.6需要支持avx指令。
# 查看电脑是否支持avx指令的命令
cat /proc/cpuinfo|grep avx
# 若没有显示结果，则说明不支持avx
解决办法
- 换支持avx的服务器
- 降低TensorFlow版本1.5或1.5以下
https://pypi.org/project/tensorflow/1.5.0/#files
官网可以找到，1.5最高支持python3.6。然后下载tensorflow-1.5.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
创建conda虚拟环境然后pip安装这个whl
用到Keras可以安装下面版本
pip install keras==2.1.6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
运行程序发现下面问题
把文件custom_gradient.py(13KB)复制到下面目录下（这个问题网上可以搜到）
/data/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/
报错tf.math没有erf属性解决：
# 打开报错文件backend.py第31行
return 0.5 * x * (1.0 + tf.math.erf(x / np.sqrt(2.0))) # 去掉 tf.后面的 math
return 0.5 * x * (1.0 + tf.erf(x / np.sqrt(2.0)))
