tensorflowのインポートについて

チャットボットのサンプルプログラムで、以下のエラーが出ています。
モジュールの宣言の方法が変わったのかなと思っているのですが、いまいちよくわかりません。

from tensorflow.models.rnn.translate import seq2seq_model
from tensorflow.python.platform import gfile

ここで、2行目が通ることは確認してるのイですが、1行目が通りません。
この書き方は、tensorflowにmodelsというメソッド(?)というのはあるのでしょうか。
また、同様にtensorflowにpythonというメソッドは存在するのでしょうか?
VSCでプログラムの練習をしていますが、tensorflowを打った後の予測に、modelsというのがありません。
すべて、予測してくれるとは思ってはいないのですが、ここでエラーが出て進まないのですが、解決方法などを教えていただけると幸いです。
よろしくお願いいたします。

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import MeCab

import math
import os
import random
import sys
import time

import tensorflow.python.platform


import numpy as np
from six.moves import xrange
import tensorflow as tf

import data_utils
from tensorflow.models.rnn.translate import seq2seq_model
from tensorflow.python.platform import gfile


tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate", 0.5, "Learning rate.")
tf.app.flags.DEFINE_float("learning_rate_decay_factor", 0.99,
                          "Learning rate decays by this much.")
tf.app.flags.DEFINE_float("max_gradient_norm", 5.0,
                          "Clip gradients to this norm.")
tf.app.flags.DEFINE_integer("batch_size", 4,
                            "Batch size to use during training.")
tf.app.flags.DEFINE_integer("size", 256, "Size of each model layer.")
tf.app.flags.DEFINE_integer("num_layers", 2, "Number of layers in the model.")
tf.app.flags.DEFINE_integer("in_vocab_size", 12500, "input vocabulary size.")
tf.app.flags.DEFINE_integer("out_vocab_size", 12500, "output vocabulary size.")
tf.app.flags.DEFINE_string("data_dir", "./datas", "Data directory")
tf.app.flags.DEFINE_string("train_dir", "./datas", "Training directory.")
tf.app.flags.DEFINE_integer("max_train_data_size", 0,
                            "Limit on the size of training data (0: no limit).")
tf.app.flags.DEFINE_integer("steps_per_checkpoint", 100,
                            "How many training steps to do per checkpoint.")
tf.app.flags.DEFINE_boolean("decode", False,
                            "Set to True for interactive decoding.")
tf.app.flags.DEFINE_boolean("self_test", False,

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import random

import numpy as np
from six.moves import xrange  
import tensorflow as tf

from tensorflow.models.rnn import rnn_cell
from tensorflow.models.rnn import seq2seq

import data_utils


class Seq2SeqModel(object):   

  def __init__(self, source_vocab_size, target_vocab_size, buckets, size,
               num_layers, max_gradient_norm, batch_size, learning_rate,
               learning_rate_decay_factor, use_lstm=False,
               num_samples=512, forward_only=False):

    self.source_vocab_size = source_vocab_size    
    self.target_vocab_size = target_vocab_size
    self.buckets = buckets
    self.batch_size = batch_size
    self.learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False)
    self.learning_rate_decay_op = self.learning_rate.assign(
        self.learning_rate * learning_rate_decay_factor)
    self.global_step = tf.Variable(0, trainable=False)


    output_projection = None
    softmax_loss_function = None