import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"]) # 对商品信息进行预处理，例如对商品名称、品牌、规格等进行分词或编码等处理，生成相应的特征向量 # 此处省略预处理过程，直接使用商品名称作为特征向量 X_train = df["name"].values y_train = df["label"].values # 构建Transformer模型 input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) # 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息 X_test = ["保鲜袋", "食品用保鲜膜"] y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred)以上代码中如何对商品信息进行预处理，就是将变量进行分词和编码生成相应的特征向量，，python代码示例

在这段代码中，预处理过程被省略了，只使用了商品名称作为特征向量，因此没有包含分词和编码的过程。如果需要对商品信息进行预处理，可以使用如下代码示例：

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取训练数据集
df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"])

# 对商品名称进行分词
df["name"] = df["name"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 对商品信息进行编码，生成特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(df["name"]).toarray()
y_train = df["label"].values

# 构建Transformer模型
input_shape = X_train.shape[1:]
num_classes = len(set(y_train))
model = keras.Sequential([
    layers.Input(shape=input_shape),
    layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128),
    layers.Transformer(),
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(num_classes, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息
X_test = vectorizer.transform(["保鲜袋", "食品用保鲜膜"]).toarray()
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)

在这个示例中，我们使用`jieba`库对商品名称进行分词，并使用`CountVectorizer`对分词后的文本进行编码，生成特征向量。这些特征向量被用作模型的输入。