写一个1dcnn-lstm的代码

好的，以下是一个简单的1dcnn-lstm的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense

# 定义模型
model = Sequential([
    Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 100)),
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    LSTM(units=64),
    Dense(units=1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

其中，Conv1D层用于提取序列数据的局部特征，MaxPooling1D层用于降低维度，LSTM层用于处理序列数据的长期依赖关系，Dense层输出预测结果。通过调整各个层的参数和组合，可以根据具体场景进行模型优化。