给出python 代码

以下是一个简单的示例代码，演示如何在Python中实现1D-CNN和2D-CNN结合的网络。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, Conv2D, MaxPooling1D, MaxPooling2D, Concatenate, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input1 = Input(shape=(100, 1))  # 时间序列数据
input2 = Input(shape=(28, 28, 1))  # 2D图像数据

# 定义1D-CNN层
conv1d = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input1)
pool1d = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1d)

# 定义2D-CNN层
conv2d = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input2)
pool2d = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2d)

# 定义特征融合层
concat = Concatenate()([Flatten()(pool1d), Flatten()(pool2d)])

# 定义全连接层
dense = Dense(units=128, activation='relu')(concat)

# 定义输出层
output = Dense(units=10, activation='softmax')(dense)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

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

这个示例代码中，我们定义了一个包含1D-CNN和2D-CNN的网络。其中，1D-CNN层用于处理时间序列数据，2D-CNN层用于处理图像数据。特征融合层将1D-CNN和2D-CNN提取的特征进行融合，全连接层用于分类，输出层用于输出分类结果。最后，我们使用Keras的Model类编译模型，并指定优化器、损失函数和评估指标。