Python 无法在Tensorflow 2代码中转换tf.contrib.layers.embed_序列

这是定义编码层的函数。我想把代码迁移到Tensorflow 2.0，我被困在这里了

def encoding_layer(rnn_inputs, rnn_size, num_layers, keep_prob, 
                   source_vocab_size, 
                   encoding_embedding_size):

     embed = tf.contrib.layers.embed_sequence(rnn_inputs, 
                                              vocab_size=source_vocab_size, 
                                              embed_dim=encoding_embedding_size)

    stacked_cells = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.compat.v1.nn.rnn_cell.LSTMCell(rnn_size), keep_prob) for _ in range(num_layers)])

    outputs, state = tf.compat.v1.nn.dynamic_rnn(stacked_cells, 
                                       embed, 
                                       dtype=tf.float32)

    return outputs, state

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我尝试使用tf.keras.layers.Embeddings，但不确定如何将所有这些都叠加到其中。

找到了答案吗？找到了答案吗？