cnn-lstm代码
时间: 2023-07-02 19:10:41 浏览: 80
下面是一个简单的 CNN-LSTM 模型的 Python 代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM
# 构建 CNN-LSTM 模型
model = Sequential()
# 添加 CNN 层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
# 添加 LSTM 层
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
# 添加全连接层
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
该模型由两个部分组成:一个卷积神经网络(CNN)和一个长短时记忆网络(LSTM)。CNN 用于提取图像特征,LSTM 用于处理时间序列数据。
在这个例子中,我们使用 Keras 框架来构建模型。我们首先构建 CNN 层,然后添加一个 LSTM 层和一个全连接层。最后,我们编译模型并指定优化器、损失函数和评估指标。
请注意,这只是一个简单的示例。实际应用中需要根据具体的任务和数据来调整模型结构和参数。