利用pytorch写一段时间序列预测的代码，模型首先是CNN网络提取信息，然后再将信息传递给LSTM模型学习，其中CNN网络包括三个卷积层和全联接层

当涉及到时间序列预测时，可以结合CNN和LSTM的模型来提取特征和学习序列信息。下面是一个使用PyTorch实现的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class CNNLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(CNNLSTM, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 定义CNN网络
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(input_size, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv1d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
        # 定义LSTM网络
        self.lstm = nn.LSTM(64, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        # CNN网络前向传播
        x = self.cnn(x)
        
        # 将输出转换为LSTM所需的形状
        x = x.permute(0, 2, 1) # 调换维度顺序，从(Batch, Channels, Sequence)变为(Batch, Sequence, Channels)
        
        # LSTM网络前向传播
        _, (x, _) = self.lstm(x)
        
        # 只取最后一个时间步的输出
        x = x[-1, :, :]
        
        # 全连接层前向传播
        x = self.fc(x)
        
        return x

# 示例用法
input_size = 1  # 输入特征的维度
hidden_size = 128  # LSTM隐藏层的大小
num_layers = 2  # LSTM层数
num_classes = 1  # 输出的类别数量

model = CNNLSTM(input_size, hidden_size, num_layers, num_classes)

在这个示例中，我们定义了一个`CNNLSTM`模型类，其中包含了一个简单的CNN网络和一个LSTM网络。CNN网络用于从输入的时间序列数据中提取特征，LSTM网络则用于学习时间序列之间的依赖关系。最后，通过全连接层将LSTM的输出映射到所需的输出类别数量上。

你可以根据自己的数据和任务需求来调整模型的结构和超参数。希望这个示例能对你有所帮助！