from keras.src.engine import keras_tensor ModuleNotFoundError: No module named 'keras.src.engine'

这个错误通常是因为找不到keras库的某个模块导致的。可能的原因有两种：

1. 没有安装keras库。您需要确保已经正确地安装了keras库。您可以通过在终端中输入“pip install keras”来安装它。

2. 在您的代码中，您可能使用了过时的keras版本或者不存在的模块。在最新版本的keras中，没有'keras.src.engine'这个模块。请检查您的代码，确保使用的是最新版本的keras，并且没有拼写错误或其他语法错误。

相关问题

AttributeError: module 'keras.src.backend' has no attribute 'is_tensor'

AttributeError: module 'keras.src.backend' has no attribute 'is_tensor 是一个错误提示，意味着在keras.src.backend模块中没有名为'is_tensor'的属性。这个错误通常发生在使用了过时的或不兼容的代码版本时。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 确保你正在使用最新版本的Keras库。你可以通过升级Keras来解决此问题。可以使用以下命令来升级Keras：

   pip install --upgrade keras

2. 如果你已经使用了最新版本的Keras，但仍然遇到此错误，请检查你的代码中是否有其他库或模块与Keras发生冲突。可能是因为其他库或模块中存在同名的'is_tensor'属性导致冲突。你可以尝试将这些冲突的库或模块禁用或卸载，然后重新运行代码。

3. 如果以上步骤都没有解决问题，那么可能是因为你的代码中存在其他错误或问题导致了此错误。你可以仔细检查代码，并确保所有的导入和函数调用都正确无误。

from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.utils import to_categorical import numpy as np MAX_SEQUENCE_LEN = 1000 # 文档限制长度 MAX_WORDS_NUM = 20000 # 词典的个数 VAL_SPLIT_RATIO = 0.2 # 验证集的比例 tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_WORDS_NUM) tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts) word_index = tokenizer.word_index print(len(word_index)) # all token found # print(word_index.get('新闻')) # get word index dict_swaped = lambda _dict: {val:key for (key, val) in _dict.items()} word_dict = dict_swaped(word_index) # swap key-value data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LEN) labels_categorical = to_categorical(np.asarray(labels)) print('Shape of data tensor:', data.shape) print('Shape of label tensor:', labels_categorical.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels_categorical = labels_categorical[indices] # split data by ratio val_samples_num = int(VAL_SPLIT_RATIO * data.shape[0]) x_train = data[:-val_samples_num] y_train = labels_categorical[:-val_samples_num] x_val = data[-val_samples_num:] y_val = labels_categorical[-val_samples_num:]

这段代码使用了Keras库中的Tokenizer和pad_sequences方法对文本进行预处理，将文本转化为数字序列，并进行了填充，确保所有文本序列的长度相同。同时也使用了to_categorical方法对标签进行独热编码。最后，将数据集按照VAL_SPLIT_RATIO的比例划分为训练集和验证集。