Anaconda启动Jupyter运行TensorFlow报dispatch属性不存在错误如何解决

仅通过Anaconda Navigator启动Jupyter Notebook运行TensorFlow相关代码时，触发报错：AttributeError: module 'tensorflow.python.util.dispatch' has no attribute 'add_fallback_dispatch_list'。
已尝试执行pip install --upgrade tensorflow升级TensorFlow，报错未消除；相同代码在Colaboratory平台可正常运行。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dropout, Dense 
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

• 直接执行裸pip install --upgrade tensorflow时，大概率未激活Jupyter对应的conda虚拟环境，升级操作作用在其他Python环境上，Jupyter实际调用的环境中TensorFlow版本未更新，或存在旧版本残留。必须通过Jupyter实际使用的解释器调用pip安装，才能保证包装到正确的环境里。
• 当前环境中独立安装的Keras包与TensorFlow内置的Keras模块版本不匹配，存在调用冲突。
• Colab平台预装的TensorFlow、Keras为官方匹配版本，无环境冲突、包装错路径问题，因此代码可正常运行。

• 定位Jupyter实际使用的Python解释器：在Jupyter新建单元格执行以下代码，复制输出的解释器绝对路径

import sys
print(sys.executable)

• 关闭当前运行的Jupyter，打开Anaconda Prompt，使用上一步拿到的解释器路径执行强制重装命令，将{你的解释器路径}替换为实际输出的路径即可：

{你的解释器路径} -m pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow

• 如果执行后仍报错，先彻底卸载当前环境下所有TensorFlow、Keras相关残留包，再重新安装：

{你的解释器路径} -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu keras keras-nightly tf-estimator-nightly tensorflow-estimator
{你的解释器路径} -m pip install tensorflow

• 重装完成后重启Anaconda Navigator，再启动Jupyter Notebook运行代码即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gracenz