用tf.keras写一个卷积神经网络与lstm网络结合的深度学习的代码，用于对2400*256*1的数据的三分类

非常感谢您的提问！以下是使用tf.keras编写卷积神经网络与LSTM网络结合的深度学习代码，用于对2400*256*1的数据进行三分类：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, LSTM, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(2400, 256, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

其中，x_train和x_test是形状为(样本数, 2400, 256, 1)的训练数据和测试数据，y_train和y_test是形状为(样本数, 3)的训练标签和测试标签，每个标签是一个长度为3的one-hot向量。