用python写一个cnn+lstm神经网络模型进行数据预测 ，并且无报错

好的，你的问题是如何用Python写一个CNN LSTM神经网络模型进行数据预测并且无报错。我可以给你提供一个代码模板，你可以按照需要进行修改和优化。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from tensorflow.keras.layers import LSTM
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D

# 定义CNN LSTM模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_timesteps, n_features)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))

# 模型评估
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=64)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test, batch_size=64)

在上面的代码中，你需要根据你的数据进行修改，其中`n_timesteps`表示序列长度，`n_features`表示每个时间步长的特征数，`n_outputs`表示输出的类别数。训练数据和测试数据分别是`X_train`和`X_test`，`y_train`和`y_test`。你需要确保这些变量的值都是正确的，并且代码可以成功运行。