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

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

Revisé el ejemplo de seq2seq enhttps://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 de cell (), pero encontré solo el constructor de la celda de forma (num_neurons). Me gustaría saber la forma correcta de pasar la salida a la entrada. No quiero usar otras bibliotecas / envoltorios como keras construidos sobre tensorflow. ¿Alguna sugerencia?