File "C:\Users\独帆\PycharmProjects\pythonProject2\20230525模型-有数字解读v1.py", line 163, in <module> train, test = sc.split_df(data).values()

这个错误提示是说您在文件 "C:\Users\独帆\PycharmProjects\pythonProject2\20230525模型-有数字解读v1.py" 的第 163 行出现了错误。具体错误可能与代码中的 sc.split_df() 函数有关。该函数返回的对象没有值，无法使用 .values() 方法。

请检查代码中 sc.split_df() 函数的实现，并确保它返回一个 DataFrame 对象或其他可迭代对象，以便使用 .values() 方法。如果您无法解决问题，请提供更多代码和上下文信息，以便我们能够更好地帮助您。

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D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or `None` for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing `weights=ResNet34_Weights.IMAGENET1K_V1`. You can also use `weights=ResNet34_Weights.DEFAULT` to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 65, in <module> runPOS(source) File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 39, in __call__ capture = CaptureFrames(self.batch_size, source, show_mask=True) File "C:\Users\29800\Desktop\rPPG-master\capture_frames.py", line 20, in __init__ self.model.load_state_dict(torch.load('linknet.pth')) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

这个警告和错误可能是由于使用了不兼容的 pickle 版本造成的。pickle 在序列化和反序列化 Python 对象时，需要使用相同版本的 pickle。如果对象是使用不同版本的pickle进行序列化的，那么在反序列化时就会出现 _pickle.UnpicklingError 错误。

解决方法是尝试更新 pickle 版本或者使用相同版本的 pickle 进行序列化和反序列化操作。如果你使用的是 Python 3，在进行 pickle 操作时，建议使用 "pickle" 模块的 "protocol" 参数指定协议版本，例如 pickle.dump(obj, file, protocol=4)，指定协议版本为 4。这样可以确保在不同 Python 版本之间进行 pickle 操作时，能够更好地兼容。

此外，第一个警告是关于 PyTorch 中的 pretrained 参数已经被弃用，建议使用 weights 参数替代；第二个警告是关于传递给函数的参数已经被弃用，建议使用更合适的参数传递方式。建议按照警告信息进行修改，以免在将来的版本中出现问题。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/11152/Desktop/bert-master/run_classifier.py", line 36, in <module> FLAGS = tf.compat.v1.flags.FLAGS AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.compat.v1.compat' has no attribute 'v1'

这个错误提示表明在导入 TensorFlow 的 `flags` 模块时出现了问题。具体地说，`tensorflow._api.v1.compat.v1.compat` 模块没有名为 `v1` 的属性。

这种错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或导入语句有问题导致的。请确保你使用的 TensorFlow 版本与代码兼容，并且检查导入语句是否正确。

如果你使用的是较新版本的 TensorFlow，可以尝试修改导入语句，将 `tf.compat.v1.flags.FLAGS` 改为 `tf.flags.FLAGS`，或者使用 `from tensorflow.python.platform import flags` 导入 `flags` 模块。

如果问题仍然存在，请提供有关你所使用的 TensorFlow 版本和完整的代码段，以便更好地帮助你解决问题。