建立transformer模型根据商品信息对商品进行识别，例如：将“实惠装保鲜袋 芳草地 2030cm+2535cm+30*40cm”识别为一次性塑料制品，python代码示例

可以使用transformer模型进行文本分类，将商品信息作为文本输入，输出为商品类别。以下是一个简单的Python代码示例：

首先，需要安装transformers和torch库：

pip install transformers torch

然后，可以使用Hugging Face提供的预训练模型（如bert-base-chinese）和数据集（如THUCNews）进行微调，也可以自己构建模型和数据集。

在这里，我们使用bert-base-chinese模型和自己构建的商品数据集进行微调。

商品数据集包含两个文件：train.tsv和test.tsv，每个文件包含两列：商品信息和类别。例如：

商品信息                                            类别
实惠装保鲜袋 芳草地 2030cm+2535cm+30*40cm            一次性塑料制品
...

接下来，我们加载数据集并进行预处理：

from transformers import BertTokenizer
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class ProductDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path, tokenizer, max_len):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len
        
        self.data = []
        self.labels = []
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                line = line.strip().split('\t')
                if len(line) != 2:
                    continue
                text, label = line
                self.data.append(text)
                self.labels.append(label)
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.data[idx]
        label = self.labels[idx]

        inputs = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            None,
            add_special_tokens=True,
            max_length=self.max_len,
            padding='max_length',
            truncation=True
        )

        return {
            'input_ids': torch.tensor(inputs['input_ids'], dtype=torch.long),
            'attention_mask': torch.tensor(inputs['attention_mask'], dtype=torch.long),
            'token_type_ids': torch.tensor(inputs['token_type_ids'], dtype=torch.long),
            'label': torch.tensor(self.label2id[label], dtype=torch.long)
        }
        
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
max_len = 128
train_dataset = ProductDataset('train.tsv', tokenizer, max_len)
test_dataset = ProductDataset('test.tsv', tokenizer, max_len)

接下来，我们定义模型和训练过程：

from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW
from sklearn.metrics import accuracy_score

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=len(train_dataset.label2id))

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

for epoch in range(5):
    model.train()
    train_loss = 0
    train_acc = 0
    for batch in train_loader:
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        token_type_ids = batch['token_type_ids'].to(device)
        labels = batch['label'].to(device)

        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        logits = outputs.logits

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        train_loss += loss.item()
        train_acc += accuracy_score(labels.cpu(), logits.argmax(axis=1).cpu())

    train_loss /= len(train_loader)
    train_acc /= len(train_loader)

    model.eval()
    test_loss = 0
    test_acc = 0
    for batch in test_loader:
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        token_type_ids = batch['token_type_ids'].to(device)
        labels = batch['label'].to(device)

        with torch.no_grad():
            outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, labels=labels)
            loss = outputs.loss
            logits = outputs.logits

        test_loss += loss.item()
        test_acc += accuracy_score(labels.cpu(), logits.argmax(axis=1).cpu())

    test_loss /= len(test_loader)
    test_acc /= len(test_loader)

    print(f'Epoch {epoch + 1}:')
    print(f'Train Loss: {train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.4f}')
    print(f'Test Loss: {test_loss:.4f}, Test Acc: {test_acc:.4f}')

最后，我们可以使用模型进行预测：

def predict(text):
    inputs = tokenizer.encode_plus(
        text,
        None,
        add_special_tokens=True,
        max_length=max_len,
        padding='max_length',
        truncation=True
    )

    input_ids = torch.tensor(inputs['input_ids'], dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(device)
    attention_mask = torch.tensor(inputs['attention_mask'], dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(device)
    token_type_ids = torch.tensor(inputs['token_type_ids'], dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(device)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)
        logits = outputs.logits

    label_id = logits.argmax(axis=1).item()
    label = train_dataset.id2label[label_id]

    return label

text = '实惠装保鲜袋 芳草地 2030cm+2535cm+30*40cm'
label = predict(text)
print(label)  # 输出：一次性塑料制品

这就是一个简单的基于transformer模型的商品识别系统。