Google Colab中Mask R-CNN load_weights函数失效及相关技术问询

问题背景 #

我在Google Colab中尝试通过迁移学习训练Mask R-CNN模型，使用coco.h5权重文件，通过!pip install mrcnn-colab安装了Mask R-CNN。但发现model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)和by_name=False都无法加载权重，通过visualize.display_weight_stats(model)验证，加载前后权重值完全没有变化。

由于原版Mask R-CNN依赖TensorFlow 1.X，而Colab默认是TensorFlow 2.X，我尝试了import tensorflow.compat.v1 as tf等兼容写法，但权重加载问题仍未解决。随后改用适配TF2的Mask R-CNN修改版代码，但该版本要求Python版本低于3.10（Colab默认Python 3.10）。

我尝试通过命令降级Python至3.7，但Colab始终默认使用3.10；创建Python 3.7.6的新运行时并升级到3.7.11后，虽然能加载权重，但因CUDA版本不兼容只能使用CPU，且运行时常冻结需要频繁重启。

问题解答 #

1. 如何在Colab中将CUDA版本降级至10.1？ #

Colab的底层CUDA环境与TensorFlow版本绑定，手动降级CUDA难度极高（托管环境由Google控制）。更高效的方法是直接安装TensorFlow 1.15.x版本，它会自动匹配兼容的CUDA 10.1环境：

!pip install tensorflow-gpu==1.15

执行后重启运行时，Colab会自动切换到对应CUDA版本的环境。可通过以下命令确认版本：

!nvcc --version

2. 是否能强制Colab使用已安装的低版本Python？ #

Colab系统默认Python版本无法直接替换，但可通过虚拟环境+自定义内核的方式强制使用低版本Python：

1. 安装Python 3.7和虚拟环境工具：

!apt-get install python3.7
!pip install virtualenv

2. 创建并激活Python 3.7虚拟环境：

!virtualenv -p python3.7 py37_env
!source py37_env/bin/activate && pip install ipykernel

3. 将虚拟环境注册为Colab内核：

!source py37_env/bin/activate && python -m ipykernel install --user --name=py37_env

4. 重启运行时后，点击右上角「代码执行程序」->「更改运行时类型」，选择py37_env内核即可。

注意：所有依赖包需在激活虚拟环境后安装，避免使用系统默认环境的包。

3. 有没有替代import tensorflow.compat.v1 as tf的方法实现权重加载？ #

有两种更可靠的方案：

• 直接切换到TF1.x运行时：在Colab的「代码执行程序」->「更改运行时类型」中，将「硬件加速器」设为GPU，「框架」选择「TensorFlow 1.x」，保存后重启运行时。此时可直接使用TF1.x原生API，无需兼容模式，权重加载逻辑会正常工作。
• 检查权重文件与依赖版本：确认COCO_MODEL_PATH指向的是正确的coco.h5文件（可通过!ls {COCO_MODEL_PATH}验证路径存在），部分路径错误会导致加载失败但无报错。同时确认mrcnn-colab版本与TF1.x兼容，建议安装指定版本：

!pip install mrcnn-colab==2.1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kamel