二维CNN和LSTM模型的python代码

以下是一个使用Python和Keras库实现二维CNN和LSTM模型的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, TimeDistributed, LSTM, Dense

# 定义CNN模型
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(...))
cnn.add(MaxPooling2D(...))
cnn.add(Flatten())

# 定义CNN-LSTM模型
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(cnn, ...))
model.add(LSTM(...))
model.add(Dense(...))

在这个示例中，我们首先定义了一个CNN模型，然后将其包装在TimeDistributed层中。接下来，我们定义了一个CNN-LSTM模型，将TimeDistributed层作为第一层，然后添加LSTM层和输出层。

请注意，代码中的省略号(...)表示需要根据具体问题进行填充的参数和配置。你需要根据你的数据和模型需求来选择适当的参数和配置。

这个代码示例可以帮助你理解如何在Python中使用Keras库来实现二维CNN和LSTM模型。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [LSTM 06：Keras实现CNN-LSTM模型](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/104982310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]