Keras构建Sequential模型后调用.compile()报错'str' object is not callable

• 变量命名冲突（最高发）：Jupyter Notebook 会保留当前Kernel运行周期内的所有全局变量，如果你之前在同个Kernel下运行过类似device_name = "/gpu:0"的代码，会覆盖TensorFlow运行上下文内置的device_name()方法，调用该方法时就会触发'str' object is not callable报错。而Colab每次新建会话都是干净的运行环境，不存在历史变量冲突，所以代码可以正常执行。
• TensorFlow版本不兼容：本地Anaconda环境安装的TensorFlow版本和Colab默认版本不一致，部分底层API的实现存在差异也会触发该报错。

• 优先重启当前Jupyter Notebook的Kernel，清空所有历史变量后，单独运行模型相关代码，90%以上的同类型问题都可以通过该操作解决。
• 若重启后仍报错，对齐本地与Colab的TensorFlow版本：
  分别在两边环境执行print(tf.__version__)查看版本号，将本地版本调整为和Colab一致即可，例如安装指定版本GPU版TensorFlow可执行：

  pip install tensorflow-gpu==2.9.0
  

• 临时规避方案：如果不需要调整版本，可以在导入TensorFlow后先清空后端会话再构建模型：

  import tensorflow as tf
  tf.keras.backend.clear_session()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user102789