Google Colab不再支持Tensorflow 1，StyleGAN2-ADA适配方案咨询

• 本地搭建TensorFlow 1.x专属环境
  避开Colab的环境限制，在本地机器配置独立环境：

  1. 用conda创建虚拟环境：conda create -n stylegan2-ada python=3.6
  2. 激活环境：conda activate stylegan2-ada
  3. 安装适配的TensorFlow 1.x版本：pip install tensorflow-gpu==1.15.4（GPU版本需搭配CUDA 10.0、cuDNN 7.6.5，CPU版本可替换为tensorflow==1.15.4）
  4. 克隆StyleGAN2-ADA仓库，按照官方文档完成后续依赖安装与运行。

• 在Colab中强制降级TensorFlow版本
  Colab默认环境虽已切换到TF2，但仍可手动安装TF1.x：

  1. 在笔记本开头执行卸载命令：!pip uninstall tensorflow -y
  2. 安装指定TF1版本：!pip install tensorflow-gpu==1.15.4
  3. 验证版本：import tensorflow as tf; print(tf.__version__)，确认输出为1.x后再执行StyleGAN2-ADA的代码。
     注意：部分新GPU实例（如A100）对TF1支持有限，若出现运行报错，可在Colab的「修改>笔记本设置」中切换为T4等旧款GPU。

• 使用社区维护的TF2兼容分支
  不少开发者已将StyleGAN2-ADA移植到TF2环境，直接使用这些分支无需降级：

  1. 克隆对应TF2版本的StyleGAN2-ADA仓库
  2. 按照仓库说明安装TF2相关依赖，直接在Colab默认环境中运行训练或推理脚本。

• 通过Docker容器隔离运行环境
  用Docker打包TF1.x和StyleGAN2-ADA的完整依赖，在Colab中启动容器运行：

  1. 在Colab中安装并配置Docker：!apt-get update && !apt-get install docker.io -y
  2. 拉取预构建的TF1.15镜像或自行构建包含StyleGAN2-ADA的镜像
  3. 运行容器并挂载数据目录，执行相应的训练命令，彻底隔离环境避免冲突。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aroone Komal