Keras报错：module 'keras.preprocessing.sequence'无pad_sequences属性

你的问题出在导入路径与代码调用不匹配，加上Keras版本迭代后API位置变更，具体修正方案如下：

核心问题分析 #

1. 你已经从keras.utils导入了pad_sequences，但代码里却错误调用sequence.pad_sequences，且未导入sequence模块；
2. Keras 2.10+版本后，pad_sequences已从keras.preprocessing.sequence迁移到keras.utils路径下，旧路径不再生效。

修正方案（推荐） #

直接使用已导入的pad_sequences，同时修正Tokenizer的调用路径（你之前的代码未正确导入text模块）：

import keras
from keras import preprocessing
from keras.utils import pad_sequences

# 修正Tokenizer的调用方式
tokenizer = preprocessing.text.Tokenizer(num_words=max_features)
tokenizer.fit_on_texts(x_train)
tokenized_train = tokenizer.texts_to_sequences(x_train)
# 直接使用导入的pad_sequences，无需sequence前缀
x_train = pad_sequences(tokenized_train, maxlen=maxlen)

tokenized_test = tokenizer.texts_to_sequences(x_test)
X_test = pad_sequences(tokenized_test, maxlen=maxlen)

兼容旧版本方案（不推荐） #

如果你使用Keras 2.10以下版本，可调整导入路径并确保导入sequence模块：

import keras
from keras.preprocessing import text, sequence

tokenizer = text.Tokenizer(num_words=max_features)
tokenizer.fit_on_texts(x_train)
tokenized_train = tokenizer.texts_to_sequences(x_train)
x_train = sequence.pad_sequences(tokenized_train, maxlen=maxlen)

tokenized_test = tokenizer.texts_to_sequences(x_test)
X_test = sequence.pad_sequences(tokenized_test, maxlen=maxlen)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Satyam Sahu