我想为文本分类构建一个人工神经网络，它有一个LSTM层，并使用通过Doc2Vec之前训练的模型获得的权重：

model_doc2vec = Sequential()
model_doc2vec.add(Embedding(voacabulary_dim, 100, input_length=longest_document, weights=[training_weights], trainable=False))
model_doc2vec.add(LSTM(units=10, dropout=0.25, recurrent_dropout=0.25, return_sequences=True))
model_doc2vec.add(Flatten())
model_doc2vec.add(Dense(3, activation='softmax'))
model_doc2vec.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

目前我无法进入weights上述Embedding()层。我想知道获得这些权重的最简单方法。