如何将Tensorflow feature_column 与Keras模型结合使用?

例如 . 对于Tensorflow估算器,我们可以使用Tensorflow Hub的嵌入列:

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

estimator = tf.estimator.DNNClassifier(
hidden_units=[100],
feature_columns=[embedded_text_feature_column],
n_classes=2,
optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001))

但是,我想使用TF Hub text_embedding_column 作为Keras模型的输入 . 例如 .

net = tf.keras.layers.Input(...) # use embedding column here
net = tf.keras.layers.Flatten()
net = Dense(100, activation='relu')(net)
net = Dense(2)(net)

这可能吗?