怎么把convlstm的输出和lenet网络结合起来

将ConvLSTM的输出和LeNet网络结合起来可以使用如下的方法：

1. 首先，我们需要将ConvLSTM的输出转换为一个张量。由于ConvLSTM的输出是一个3D张量，我们可以通过添加一个Flatten层来将其转换为一个2D张量。例如：

   from keras.layers import Flatten

   convlstm_output = ... # ConvLSTM层的输出
   flattened_output = Flatten()(convlstm_output)

2. 然后，我们可以将LeNet网络的输入连接到这个Flatten层的输出上。例如：

   from keras.layers import Input, concatenate

   lenet_input = Input(shape=(28, 28, 1))
   lenet_output = ... # LeNet网络的输出

   merged_output = concatenate([flattened_output, lenet_output])

3. 最后，我们可以将这个合并后的输出连接到一些全连接层上，以进行最终的分类或回归任务。例如：

   from keras.layers import Dense

   x = Dense(units=64, activation='relu')(merged_output)
   x = Dense(units=32, activation='relu')(x)
   output = Dense(units=10, activation='softmax')(x)

   model = Model(inputs=[convlstm_input, lenet_input], outputs=output)

这个例子中，我们使用了Keras框架来构建模型。首先，我们使用Flatten层将ConvLSTM的输出转换为2D张量，然后将其与LeNet网络的输出连接起来。最后，我们将这个合并后的输出连接到一些全连接层上，以进行最终的分类或回归任务。