python 二维lstm-cnn

在Python中，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现二维LSTM-CNN模型。下面是一个用PyTorch实现二维LSTM-CNN的简单示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义二维LSTM-CNN模型
class LSTM_CNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(LSTM_CNN, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.conv = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3)  # 1表示输入通道数，16表示输出通道数
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.squeeze(3)
        x = x.permute(0, 2, 1)
        _, (h, _) = self.lstm(x)
        h = h.squeeze(0)
        out = self.fc(h)
        return out

# 创建模型实例
input_dim = 10  # 输入数据的特征维度
hidden_dim = 32  # LSTM隐藏层的维度
output_dim = 2  # 输出类别数
model = LSTM_CNN(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 定义输入数据并进行前向传播
input_data = torch.randn(64, 1, 20, input_dim)  # 输入数据大小为(Batch_size, 1, sequence_length, input_dim)
output = model(input_data)

# 打印输出结果
print(output.size())  # 输出结果大小为(Batch_size, output_dim)

这是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行模型的修改和调整。请注意，这只是一个模型的框架，具体的参数设置和网络结构需要根据你的具体问题进行调整。希望对你有帮助！如有任何疑问，请随时提问。