Tensorflow/Keras导入错误：无法导入名称'Sequence'

环境版本 #

• sklearn 0.22.1
• tensorflow 2.3.0
• keras 2.3.0

导入代码 #

import os
import sys
import math
import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
import matplotlib.pyplot as plt

报错信息 #

ImportError: cannot import name 'Sequence'

完整报错回溯：

File "C:\Anaconda\lib\site-packages\keras\__init__.py", line 12, in <module>
    from . import callbacks

  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\keras\callbacks\__init__.py", line 3, in <module>
    from .callbacks import Callback

  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\keras\callbacks\callbacks.py", line 23, in <module>
    from ..engine.training_utils import standardize_input_data

  File "C:\Anaconda\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 18, in <module>
    from ..utils import Sequence

ImportError: cannot import name 'Sequence'

已尝试操作 #

• 更换多个TensorFlow和Keras版本
• 改用import tensorflow.keras as keras导入方式
• 手动添加from tensorflow.keras.utils import Sequence导入语句

解决方案 #

方案1：统一使用TensorFlow内置Keras（推荐） #

TensorFlow 2.x已内置完整Keras实现，独立Keras与TF内置版本冲突是这类报错的核心原因，操作步骤：

1. 卸载独立Keras包：

pip uninstall keras -y

2. 修改导入代码，全部使用tensorflow.keras路径：

import os
import sys
import math
import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
import matplotlib.pyplot as plt

方案2：修复独立Keras文件缺失 #

若必须保留独立Keras，检查C:\Anaconda\lib\site-packages\keras\utils\目录下是否存在Sequence.py文件：

• 若文件缺失，强制重新安装对应版本Keras：

pip install keras==2.3.0 --force-reinstall

• 若仍无效，切换官方源重新安装：

pip install keras==2.3.0 -i https://pypi.org/simple/ --force-reinstall

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stacey