很抱歉，没有提供具体的代码示例，我无法给出具体的解决方法。但是，我可以给出一般的解决方法，你可以根据具体的代码和错误信息进行调整。

1. 检查依赖库：确保代码中所需的所有依赖库已经正确安装，并且版本兼容。特别是与CNN LSTM相关的库，如TensorFlow、Keras等。

2. 检查输入数据格式：CNN LSTM神经网络的输入数据通常是一个四维张量，例如(batch_size, time_steps, rows, cols)。确保输入数据的维度和格式与网络模型的期望输入一致。

3. 检查网络模型的定义：确认在定义CNN LSTM网络模型时是否有任何错误或不一致之处。检查网络层的顺序、输入维度、激活函数等。

4. 检查损失函数和优化器：确认损失函数和优化器的选择与问题的性质相适应。例如，对于分类问题，常用的损失函数是交叉熵损失，优化器可以选择Adam或SGD等。

5. 检查超参数设置：确保超参数（如学习率、批量大小、迭代次数等）的设置合理，并且与问题的性质相匹配。

6. 检查硬件和环境设置：如果你使用GPU进行训练，确保GPU驱动程序已正确安装并配置。另外，确保你的硬件和环境设置满足CNN LSTM网络的运行要求。

7. 查找错误信息：根据错误信息，尝试在搜索引擎或相关的开发者论坛中查找类似问题的解决方案。很可能其他开发者已经遇到过类似的问题，并给出了解决方法。

请记住，这些只是一些常见的解决方法。具体的解决方法可能因具体的代码和错误信息而有所不同。建议你提供更具体的代码和错误信息，以便我们能够提供更准确的帮助。