用pathon写一个cnn+lstm+dnn网络代码

### 回答1：

很高兴回答你的问题。用Python写一个CNN LSTM DNN网络代码可以参考以下步骤：1. 导入必要的库和模块；2. 加载数据；3. 建立模型（包括CNN，LSTM，DNN）；4. 定义损失函数；5. 训练模型；6. 模型评估。

### 回答2：
使用Python编写CNN (Convolutional Neural Network) LSTM (Long Short-Term Memory) DNN (Deep Neural Network)网络的代码可以通过使用TensorFlow或Keras库来实现。以下是一个简单的示例代码：

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

# 定义CNN LSTM DNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 打印模型概要
model.summary()

在上面的代码中，我们使用了Sequential模型来定义CNN LSTM DNN网络模型。以32x32的输入图像作为CNN的输入层，然后接着进行卷积和池化操作。使用LSTM层来处理时序数据，然后通过全连接层进行分类预测。

注意，以上代码仅为一个简单示例，你可以根据具体任务和数据集的要求进行调整。此外，还可以通过添加更多的层、调整超参数和数据预处理等来改进模型性能。

### 回答3：
以下是使用Python编写的CNN-LSTM-DNN网络代码的示例：

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

# 定义CNN-LSTM-DNN网络模型的函数
def create_model():
    model = Sequential()
    
    # 添加CNN层
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    
    # 添加LSTM层
    model.add(tf.keras.layers.Reshape((-1, 28*28)))
    model.add(LSTM(units=128))
    
    # 添加DNN层
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
    
    return model

# 创建CNN-LSTM-DNN网络模型
model = create_model()

# 编译和训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

上述代码创建了一个简单的CNN-LSTM-DNN网络模型，该模型包括一个CNN层用于图像特征提取，一个LSTM层用于序列建模，以及一个DNN层用于输出分类结果。代码首先定义了一个`create_model()`函数，该函数返回一个由多个层构成的Sequential模型。然后使用该函数创建了一个网络模型，并通过调用`compile()`方法指定了优化器、损失函数和评估指标。最后，使用`fit()`方法对模型进行训练，并传入训练数据和标签。