python - neural - tensorflow seq2seq

Tensorflow: cómo pasar la salida del paso de tiempo anterior como entrada al siguiente paso de tiempo

Question

Es un duplicado de esta pregunta. ¿Cómo puedo alimentar la última salida y (t-1) como entrada para generar y (t) en tensorflow RNN?

Quiero pasar la salida de RNN en el paso de tiempo T como entrada en el paso de tiempo T + 1. input_RNN(T+1) = output_RNN(T) Según la documentación, las funciones tf.nn.rnn así como tf.nn.dynamic_rnn toman explícitamente la entrada completa de todos los pasos de tiempo.

Comprobé el ejemplo de seq2seq en https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/seq2seq.py. Utiliza un bucle y llama a la función de celda (entrada, estado). La celda puede ser lstm o gru o cualquier otra celda rnn. Revisé la documentación para encontrar el tipo de datos y la forma de los argumentos a cell (), pero solo encontré el contructor de la celda de formulario (num_neurons). Me gustaría saber la forma correcta de pasar la salida a la entrada. No quiero usar otras bibliotecas / envolturas como keras compiladas sobre tensorflow. ¿Alguna sugerencia?