cnn-lstm代码实现python

当使用CNN-LSTM模型时，我们可以使用Python编程语言来实现。下面是一个简单的CNN-LSTM代码实现的示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense

# 创建CNN-LSTM模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 将卷积层的输出转换为LSTM层的输入
model.add(LSTM(units=64))

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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

# 加载数据并进行预处理
# ...

# 训练模型
# model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
# predictions = model.predict(x_test)

这是一个简单的CNN-LSTM模型的代码实现示例。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。在这个示例中，我们使用了Keras库来构建模型，并使用MNIST数据集作为输入数据。首先，我们添加了一个卷积层和池化层来提取图像特征。然后，我们将卷积层的输出转换为LSTM层的输入。最后，我们添加了一个全连接层来进行分类。在编译模型后，我们可以使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据进行预测。