写一个根据卷积神经网络（CNN）对输入的图片进行特征提取，然后使用循环神经网络（RNN）对提取的特征进行序列化，最后得到图片的文字描述的python程序

以下是一个用CNN-RNN模型进行图像描述的示例Python代码：

import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Reshape
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, LSTM, TimeDistributed
from keras.layers.embeddings import Embedding

# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())

# 定义RNN模型
model.add(Reshape((-1, 64)))  # 重新调整形状以适应RNN
model.add(LSTM(256, return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(128)))

# 添加编码器
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(LSTM(256))

# 添加解码器
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))

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

# 训练模型，输入图像和相应的文字描述
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

假设输入图像大小为224x224x3，使用CNN进行特征提取，得到64个2D映射，然后使用RNN对这些映射进行序列化，并使用嵌入层和另一个LSTM进行解码得到文字描述。