定义CNN-LSTM模型python代码

下面是一个简单的CNN-LSTM模型的Python代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense, Flatten

# 定义CNN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(width, height, channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Reshape((1, -1)))  # 将输出展平为LSTM的输入形状
model.add(LSTM(units=64))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

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

在这个示例中，我们使用Keras库来定义CNN-LSTM模型。首先，我们创建一个Sequential模型。

然后，我们添加一个Conv2D层来进行卷积操作，使用32个过滤器和3x3的卷积核，激活函数为ReLU。我们还指定了输入形状为(width, height, channels)的图像。

接下来，我们添加一个MaxPooling2D层来进行池化操作，使用2x2的池化窗口。

然后，我们使用Flatten层将输出展平为一维向量。

接着，我们使用Reshape层将一维向量重新调整为LSTM层的输入形状。

然后，我们添加一个LSTM层，指定了64个LSTM单元。

最后，我们添加一个全连接的Dense层，输出单元为1，激活函数为sigmoid。

最后，我们使用compile方法来编译模型，指定优化器为Adam，损失函数为二分类交叉熵，评估指标为准确率。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的具体问题和需求来调整和扩展模型的结构。