tf.nnのLSTMからtf.kerasのLSTMに変換したい

Question

tf.nnのrnnが将来使えなくとのことなので、tf.kerasに変えたいのですがinitial_stateの引数の部分がよくわかりません。

以下が変えたいコードです。

X = tf.placeholder(tf.float32, (None, None, input_size))
hidden_layer = tf.placeholder(tf.float32, (None, 2 * size_layer))
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(size_layer, state_is_tuple = False)
rnn,last_state = tf.nn.dynamic_rnn(inputs=X, cell=cell,
                                                    dtype=tf.float32,
                                                    initial_state=hidden_layer)

自分が考えた変換コードは以下です。

X = tf.placeholder(tf.float32, (None, None, input_size))
hidden_layer = tf.placeholder(tf.float32, (None, 2 * size_layer))
rnn = tf.keras.layers.LSTM(size_layer,return_state=True)(X)
last_state = rnn[1::]
rnn = rnn[0]

よろしくお願いします。

Answer 1

tf.keras.layers.LSTM(size_layer,return_state=True)(X,initial_state=[hidden_layer,hidden_layer])とすることで解決しました。

Answer 2

rnn = tf.keras.layers.LSTM(size_layer,return_state=True)(X,initial_state=hidden_layer)とすることはわっかたのですが、以下のエラーが起こります。
ValueError: An initial_state was passed that is not compatible with cell.state_size. Received state_spec=ListWrapper([InputSpec(shape=(None, 128), ndim=2)]); however cell.state_size is [128, 128]