keras cnn-lstm实例和代码

Keras是一个开源的深度学习库，可以非常方便地构建和训练神经网络模型。CNN-LSTM模型是一种将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）结合起来的模型，适用于处理时间序列数据中的空间特征。

下面是一个使用Keras构建CNN-LSTM模型的示例代码：

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

# 构建模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(64))

# 添加全连接层
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10)

# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在这个例子中，我们首先导入所需的库。然后，我们使用Sequential模型创建一个空的神经网络模型。

接下来，我们添加一个卷积层和池化层来提取图像中的空间特征。这里的输入数据是二维图像，因此我们使用Conv2D层进行卷积操作，然后使用MaxPooling2D层进行池化操作。

然后，我们添加一个LSTM层来处理时间序列信息。这里的输入数据是经过卷积和池化处理后的特征图，因此我们使用LSTM层来捕捉时间序列特征。

最后，我们添加一个全连接层，将LSTM层的输出连接到输出层，并使用softmax激活函数进行分类。

在模型构建完成后，我们使用compile函数编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。然后，我们使用fit函数对模型进行训练，并使用evaluate函数在测试集上评估模型的性能。

这就是一个使用Keras构建CNN-LSTM模型的示例，通过以上步骤可以方便地构建和训练自己的CNN-LSTM模型。