用cnn输入lstm输出

在自然语言处理中，常用的模型结构是将卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）结合起来使用。这种模型结构被称为CNN-LSTM模型。

具体地，通过CNN层提取文本的局部特征，然后将这些特征传递给LSTM层进行序列建模，最终得到输出结果。

下面是一个简单的伪代码实现：

# 输入层
input_layer = Input(shape=(max_len,))

# 嵌入层
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(input_layer)

# CNN层
conv_layer = Conv1D(filters=num_filters, kernel_size=filter_size, activation='relu')(embedding_layer)
pool_layer = GlobalMaxPooling1D()(conv_layer)

# LSTM层
lstm_layer = LSTM(units=lstm_units)(pool_layer)

# 输出层
output_layer = Dense(units=output_units, activation='softmax')(lstm_layer)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

在这个模型中，输入层接受一个长度为max_len的整数序列，嵌入层将整数序列转换为嵌入向量，CNN层将嵌入向量转换为一系列局部特征，LSTM层对这些特征进行序列建模，最终输出层将LSTM层的输出转换为所需的输出形式。

需要注意的是，上述代码中的参数（如num_filters、filter_size、lstm_units等）需要根据具体任务进行调整。