1. 简介
在图像识别和语音处理等领域，经常需要同时考虑时序信息和空间信息。本文介绍了如何在Keras中将卷积神经网络（CNN）与长短记忆网络（LSTM）结合起来，用于处理此类问题。我们将实现一个简单的图像分类模型，以更好地理解这种深度学习模型的工作原理。
2. 数据集
本文使用的数据集是MNIST手写数字数据集。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像都是28x28像素的灰度图像。每个图像都标记有其对应的数字类别，从0到9。
from keras.datasets import mnist
# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
3. 数据预处理
在输入图像进入模型之前，我们需要进行一些预处理。具体来说，我们将所有图像缩放到固定大小（本例中为28x28像素），并将它们转换为网络期望的形状（4维张量）。此外，我们将图像像素值标准化为0到1之间的范围。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 定义图像生成器
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# 将图像转换为4维张量
x_train = x_train.reshape((60000, 28, 28, 1))
x_test = x_test.reshape((10000, 28, 28, 1))
# 对图像进行标准化处理
datagen.fit(x_train)
train_generator = datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32)
test_generator = datagen.flow(x_test, y_test, batch_size=32)
4. 构建模型
现在我们可以开始构建模型了。本文使用了一种常见的CNN + LSTM结构，也称为ConvLSTM模型。该模型的输入是一个4维张量（样本数量，时间步长，图像高度，图像宽度），输出是一个softmax分类器。我们使用了2层卷积层和1层LSTM层，以及一些池化层和批标准化层。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization
from keras.layers import LSTM, Flatten, Dense
model = Sequential()
# 第一层卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(None, 28, 28, 1)))
model.add(BatchNormalization())
# 第二层卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(BatchNormalization())
# 第一层池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 第三层卷积层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(BatchNormalization())
# 第四层卷积层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(BatchNormalization())
# 第二层池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# LSTM层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(128, activation='tanh', return_sequences=False))
# 输出层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
5. 训练模型
现在我们可以使用上面定义的生成器来训练模型。由于这是一个相对较大的模型，并且需要较长的时间来训练，本文将Epochs数量设置为5。
# 训练模型
model.fit(train_generator, epochs=5, validation_data=test_generator)
注意：由于训练时间较长，建议在GPU上运行该程序。
6. 评估模型
现在我们使用测试数据集来评估模型的性能。我们将显示模型的准确性和损失函数。
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate_generator(test_generator, steps=len(x_test) / 32)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)
7. 总结
在本文中，我们介绍了如何在Keras中构建一个CNN + LSTM模型，用于图像分类。我们使用了MNIST手写数字数据集，并实现了一个简单的模型。该模型可作为在处理时序数据和空间数据时的深度学习模型的起点。我们强烈建议读者继续学习，以便能够自己构建更为复杂和高效的CNN + LSTM模型。