请问如何在一个python中同时建立cnn模型和cnn-lstm模型
时间: 2023-11-09 16:06:57 浏览: 33
您可以使用 Keras 框架来实现这个任务。以下是一个简单的代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, LSTM
# 构建 CNN 模型
cnn_model = Sequential()
cnn_model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
cnn_model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
cnn_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
cnn_model.add(Flatten())
# 构建 CNN-LSTM 模型
cnn_lstm_model = Sequential()
cnn_lstm_model.add(TimeDistributed(cnn_model, input_shape=(num_frames, 28, 28, 1)))
cnn_lstm_model.add(LSTM(64))
cnn_lstm_model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
```
上面的代码中,首先使用 `Sequential` 函数定义了 `cnn_model`,该模型具有两个卷积层和一个最大池化层。然后使用 `Sequential` 函数重新定义了 `cnn_lstm_model`,该模型具有 `TimeDistributed` 层和一个 LSTM 层,其中 `TimeDistributed` 层将 `cnn_model` 应用于一系列图像帧(例如视频中的一系列帧),并将其输出传递到 LSTM 层中。