Невозможно запустить модель LSTM на python 3.7, Tensorflow 1.15.0

Question

Я новичок в моделировании LSTM и попробую немного кодировать c. Я получаю ошибку при добавлении и установке модели

Ссылка, на которую я ссылаюсь https://analyticsindiamag.com/how-to-code-your-first-lstm-network-in-keras/

Пожалуйста, помогите мне, где я ошибаюсь и как это исправить

Python Версия: 3.7 Версия Tensorflow 1.15.0

Код

    import keras
        from keras.datasets import mnist
        from keras.models import Sequential
        from keras.layers import CuDNNLSTM, Dense, Dropout, LSTM
        from keras.optimizers import Adam

#Importing the data
        (X_train, y_train),(X_test, y_test) = mnist.load_data()  # unpacks images to x_train/x_test and 
labels to y_train/y_test
#Normalizing the data
         X_train = X_train.astype('float32') / 255.0
         X_test = X_test.astype('float32') / 255.0

#Initializing the classifier Network
         classifier = Sequential()

#Adding the input LSTM network layer
         classifier.add(CuDNNLSTM(128, input_shape=(X_train.shape[1:]), return_sequences=True))
         classifier.add(Dropout(0.2))


#Adding a second LSTM network layer
         classifier.add(CuDNNLSTM(128))

#Adding a dense hidden layer
         classifier.add(Dense(64, activation='relu'))
         classifier.add(Dropout(0.2))

#Adding the output layer
         classifier.add(Dense(10, activation='softmax'))

         classifier.add(LSTM(128, input_shape=(X_train.shape[1:]), return_sequences=True))

#Compiling the network
          classifier.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer=Adam(lr=0.001, decay=1e-6),
              metrics=['accuracy'] )

#Fitting the data to the model
           classifier.fit(X_train,y_train,epochs=3,validation_data=(X_test, y_test))

Получение ошибки при работе под кодом

Ошибка 1:

  classifier.add(LSTM(128, input_shape=(X_train.shape[1:]), return_sequences=True))

  ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_19: expected ndim=3, found ndim=2

Ошибка 2:

  classifier.fit(X_train,y_train,epochs=3,validation_data=(X_test, y_test))



  AttributeError: 'Sequential' object has no attribute '_feed_output_names'