将CNN与LSTM结合起来可以用于处理序列数据中的空间和时序信息。下面是一种可能的方法：

1. 数据准备：首先，准备输入数据。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。

2. CNN特征提取：将序列数据作为输入，通过一层或多层卷积层进行特征提取。卷积层可以提取输入数据的空间特征，例如边缘、纹理等。

3. 池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。池化层可以在空间维度上进行降采样，例如最大池化或平均池化。

4. 特征融合：将池化后的特征图转换为一维向量，并输入到LSTM层中。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。

5. LSTM建模：在LSTM层中，可以设置多个LSTM单元，以对时序信息进行建模。LSTM可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系，并学习到数据中的时序模式。

6. 输出层：在LSTM层之后可以添加一层或多层全连接层，用于输出最终的预测结果。可以根据具体任务需求选择合适的激活函数和损失函数。

7. 训练与调优：使用标注的数据对模型进行训练，并进行超参数调优，例如学习率、批大小、网络结构等。可以使用常规的优化算法如随机梯度下降（SGD）或者更先进的优化算法如Adam来优化模型。

8. 模型评估：使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估，可以使用各种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等来评估模型的性能。

需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。不同的任务可能需要不同的网络结构和参数配置，因此在实际应用中需要进行实验和调优。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义CNN-LSTM模型
class CNNLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, kernel_size):
        super(CNNLSTM, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size)  # 卷积层
        self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)  # 池化层
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim, batch_first=True)  # LSTM层
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)  # 全连接层

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))  # 卷积层激活函数
        x = self.pool(x)  # 池化层
        x = x.permute(0, 2, 1)  # 调整维度顺序以适应LSTM输入
        _, (h_n, _) = self.lstm(x)  # LSTM层
        x = h_n.squeeze(0)  # 去除LSTM输出的第一维（batch_size=1）
        x = torch.relu(x)  # LSTM层激活函数
        x = self.fc(x)  # 全连接层
        return x

# 初始化模型、损失函数和优化器
input_dim = 1  # 输入维度
hidden_dim = 64  # LSTM隐藏层维度
output_dim = 1  # 输出维度
kernel_size = 3  # 卷积核大小
learning_rate = 0.001  # 学习率

model = CNNLSTM(input_dim, hidden_dim, output_dim, kernel_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
num_epochs = 100  # 训练轮数

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    # 生成输入数据和标签
    # 这里假设输入数据x的维度为(batch_size, seq_len, input_dim)
    # 标签y的维度为(batch_size, output_dim)
    x, y = get_data_and_label()  # 自定义获取数据和标签的函数
    # 前向传播
    outputs = model(x)
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, y)
    # 反向传播
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 模型评估
# 可以使用验证集或测试集进行评估，计算各种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等
# 评估过程类似于训练过程，通过调用模型的forward方法进行前向传播，并计算相应的指标