Использование hub.text_embedding_column с tf.contrib.estimator.RNNClassifier

Question

Я пытаюсь использовать модуль из Tensorflow Hub ( модуль встраивания слов ) с tf.contrib.estimator.RNNClassifier .

Моя желаемая модель

embedded_text_feature_column = hub.text_embedding_column(
   key="description", 
   module_spec="https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/1")

estimator = tf.contrib.estimator.RNNClassifier(
   sequence_feature_columns=[embedded_text_feature_column],
   num_units=[32, 16])

Запуск, который возвращает следующую ошибку:

ValueError: All feature_columns must be of type _SequenceDenseColumn.
You can wrap a sequence_categorical_column with an embedding_column or indicator_column.
Given (
    type <class 'tensorflow_hub.feature_column._TextEmbeddingColumn'>):
    _TextEmbeddingColumn(key='title_description', module_spec=<tensorflow_hub.native_module._ModuleSpec object at 0x7fb0102a5a90>, trainable=False
)

Рабочая модель

Использование модуля TF Hub прекрасно работает с:

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
    hidden_units=[32, 16],
    feature_columns=[embedded_text_feature_column])

Можно ли использовать модуль nnlm с RNNClassifier?