Керас: Как извлечь скрытые состояния и / или состояния ячеек из нескольких уровней LSTM?

Question

Нужна помощь для захвата скрытых состояний и / или состояний ячеек для следующей модели LSTM для каждого слоя

Выдержки из кода Python, которые я мог бы соединить вместе:

model = Sequential()

model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, return_states=True, batch_input_shape=(10,features_set.shape[1], 5),stateful=True))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50,return_sequences=True, return_states=True,stateful=True))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50,return_sequences=True, return_states=True,stateful=True))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50, stateful=True))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(units = 1))

model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mean_squared_error',metrics=['accuracy'])

history = model.fit(features_set, labels, epochs = 10, batch_size = 10, verbose=2)

Как сохранить скрытые состояния и / или состояния ячеек для каждого слоя? Все, что я смог найти в Интернете, пока использовал примеры только с одним слоем.

Пожалуйста помоги.