要对Bert分类器模型进行量化，可以使用TensorFlow提供的工具和API来完成。下面是一个基本的解决方法，包含了代码示例：

1. 安装依赖库 首先，确保你已经安装了以下库：

pip install tensorflow==2.0.0
pip install tensorflow-model-optimization

2. 导入必要的库和模块

import tensorflow as tf
import tensorflow_model_optimization as tfmot

3. 加载预训练的Bert模型

# 加载预训练的Bert模型
bert_model = tf.keras.applications.BertModel(weights='bert-base-uncased')

4. 定义和编译分类器模型

# 假设你的分类器模型是一个简单的全连接层
classifier = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])

# 编译模型
classifier.compile(optimizer='adam',
                   loss='sparse_categorical_crossentropy',
                   metrics=['accuracy'])

5. 量化模型

# 创建一个量化策略
quantization = tfmot.quantization.keras.QuantizationAwareTraining()

# 对分类器模型进行量化
quantized_model = quantization.quantize_model(classifier)

6. 训练和评估量化模型

# 训练量化模型
quantized_model.fit(train_dataset, epochs=10)

# 评估量化模型
quantized_model.evaluate(test_dataset)

这是一个基本的解决方案，它使用TensorFlow Model Optimization库中的量化策略对Bert分类器模型进行了量化。你可以根据自己的需求进行修改和调整。