deepforst 在参数use_predictor设置为true后报错__init__() got an unexpected keyword argument 'objective'，可能的原因有哪些？

这个错误通常是由于使用了不兼容的参数或版本不匹配导致的。在使用DeepForest时，`objective`是一个旧版本的参数，新版本的参数已经改变。在新版本中，使用`criterion`参数来指定损失函数。

解决方案：

1. 检查您的代码，确保您使用的是最新版本的DeepForest，并且使用`criterion`参数而不是`objective`参数。

2. 如果您确信您的代码已经使用了最新版本的DeepForest并且使用了`criterion`参数，那么您可能需要升级您的Python版本或者安装依赖库。

3. 如果仍然无法解决问题，您可以尝试将参数`use_predictor`设置为false，看看问题是否依然存在。如果问题依然存在，那么您可能需要检查您的数据或者其他参数设置是否正确。

相关问题

from .mlp_predictor import MLPPredictor from ..gnn.gcn import GCN from ..readout.weighted_sum_and_max import WeightedSumAndMax一直报错，安装指令是什么

看起来你正在尝试导入一些特定于深度学习和图神经网络（GNN）的模块，如MLP预测器、GCN（图形卷积网络）以及某种类型的读出层。如果遇到错误，这通常是因为缺少相应的库或者依赖项未正确安装。在这种情况下，你需要先确保已经安装了必要的Python包：

1. 对于`MLPPredictor`，这可能是某个机器学习库的一部分，比如PyTorch或TensorFlow的变种（如PyTorch Lightning）。检查是否已经安装了torch、lightning等，如果没有，可以运行：

   pip install torch torchvision pytorch-lightning (或其他对应库)

2. 对于`GCN`，你可能需要Graph Neural Networks相关的库，比如DGL（DGLab），它是一个用于高效图计算的框架：

   pip install dgl

3. `WeightedSumAndMax`可能是自定义的读出函数，但如果它是来自开源项目，应检查项目的文档或GitHub页面获取正确的安装说明。

如果你是在一个项目环境中工作，可能还需要安装其他环境依赖。建议使用`pip`或`conda`管理你的环境，并确保所有依赖项都已更新到最新版本。

face_pose_predictor = dlib.shape_predictor(predictor_model)换位其他面部检测器

如果您想更换其他面部检测器，需要先了解您所选择的面部检测器的API和输出格式。一般来说，面部检测器的API应该提供一个函数，输入为人脸图像，输出为面部关键点坐标。您可以根据需要修改代码以适应新的面部检测器API和输出格式。例如，如果您想使用OpenCV中的Haar Cascade分类器进行面部检测，可以使用cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数来检测人脸，然后通过一些手工规则来提取面部关键点坐标。但是需要注意的是，不同的面部检测器可能具有不同的性能和准确性，需要根据实际情况进行选择和调整。