用python写一下CNN-LSTM结构的代码

当然，下面是一个简单的示例代码，用Python和Keras库实现CNN-LSTM结构：

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

# 创建CNN-LSTM模型
model = Sequential()

# 添加CNN层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(width, height, channels)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 将CNN的输出序列作为LSTM的输入序列
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True))
model.add(LSTM(units=64))

# 添加其他层进行分类或回归
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

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

# 打印模型摘要
model.summary()

上述代码中，`width`、`height`和`channels`分别表示输入数据的宽度、高度和通道数。`num_classes`表示分类任务的类别数。你可以根据实际情况进行调整。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据任务的特点进行更详细的调参和优化。另外，确保已经安装了Keras库，并且根据需要导入其他必要的库和数据预处理步骤。