Keras + TensorFlow

По умолчанию Keras теперь работает поверх TensorFlow и имеет слой LSTM , который можно вызвать в вашей модели. Это автоматически передаст веса как тензор между слоями.

>>>IN>>>
nb_words  = min(MAX_NB_WORDS, len(word_index))
lstm_out = MAX_SEQUENCE_LENGTH

model = Sequential()
model.add(Embedding(nb_words,EMBEDDING_DIM,input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH))
model.add(LSTM(50))
#model.add(Attention(MAX_SEQUENCE_LENGTH))
model.add(Dense(3, activation = 'softmax'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
model.summary()

>>>OUT>>>
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
embedding_1 (Embedding)      (None, 100, 160)          480000    
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (None, 50)                42200     
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 3)                 153       
=================================================================
Total params: 522,353
Trainable params: 522,353
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Вот тетрадь, где вы можете увидеть, как она использовалась.