ファンクショナルAPIでのエラー（次元のそろえ方）

LSTMを使ったモデルを入力時点の重みを出力前の全結合層にて共有する
「重み共有」という手法を使って精度が上がるか試してみたいと考えてコーディング中です。
（ゼロつく2のLSTMに記載されている手法です）

実際に重み共有をkerasを使って試しているのですが、シークエンシャルAPIとは異なり、ファンクショナルAPIを使う所でコーディングに躓いています。
プログラミング入門者のため、至らない点が多くあるかもしれませんが、ご容赦頂ければ幸いです。

python
1from keras.layers import Input, Dense, Dropout
2from keras.layers.core import Dense,Activation
3from keras.layers.recurrent import LSTM
4from keras.callbacks import EarlyStopping
5from keras.layers import Input, Embedding,Dense
6from keras.models import Model,Sequential
7
8#重み共有のためのインスタンスを作成
9shared_Dense=Dense(30,activation='relu') 
10#インプット情報
11inputs = Input(shape=((train_x.shape[1],train_x.shape[2],))
12
13#以下モデル
14x = shared_Dense(inputs)
15x1 = LSTM(128)(x)
16x2 = LSTM(64)(x1)
17x3 = LSTM(32)(x2)
18
19#出力前に重みを共有
20x4 = shared_Dense(30,activation='relu')(x3)
21
22#出力
23output = Dense(10,activation='softmax')(x4)
24
25
26predictions = Dense(3,activation='softmax')(output)
27               
28model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
29               
30model.summary()

#発生したエラー

python
1コード
2ValueError                                Traceback (most recent call last)
3<ipython-input-39-8b340e5170c1> in <module>
4     13 x = shared_Dense(inputs)
5     14 x1 = LSTM(128)(x)
6---> 15 x2 = LSTM(64)(x1)
7     16 x3 = LSTM(32)(x2)
8     17 x4 = shared_Dense(30,activation='relu')(x3)
9
10~\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py in __call__(self, inputs, initial_state, constants, **kwargs)
11    530 
12    531         if initial_state is None and constants is None:
13--> 532             return super(RNN, self).__call__(inputs, **kwargs)
14    533 
15    534         # If any of `initial_state` or `constants` are specified and are Keras
16
17~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, inputs, **kwargs)
18    412                 # Raise exceptions in case the input is not compatible
19    413                 # with the input_spec specified in the layer constructor.
20--> 414                 self.assert_input_compatibility(inputs)
21    415 
22    416                 # Collect input shapes to build layer.
23
24~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in assert_input_compatibility(self, inputs)
25    309                                      self.name + ': expected ndim=' +
26    310                                      str(spec.ndim) + ', found ndim=' +
27--> 311                                      str(K.ndim(x)))
28    312             if spec.max_ndim is not None:
29    313                 ndim = K.ndim(x)
30
31ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_17: expected ndim=3, found ndim=2
32
33

#考えた事と試したこと
おそらくValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_17: expected ndim=3, found ndim=2というところから、入力に対して次元があっていないと推測していますが、
他のページを参考にしてもうまく動いてくれません。
例えばinputs以下のような形にして次元を3になるか試したところ…
inputs = Input(shape=((train_x.shape[1],train_x.shape[2],1)))

ValueError:
Input 0 is incompatible with layer lstm_18: expected ndim=3, found ndim=4


となってしまいました。。
expected ndim=3となっているところをexpected ndim=2とすることは出来るのでしょうか。
もしくはexpected ndim=3, found ndim=3とする方法はあるのでしょうか

ご存じの方がいらっしゃいましたら何卒よろしくお願い致します。