TypeError: Can't modify immutable headers

这个错误通常出现在你试图修改一个不可变的 HTTP 请求头时。HTTP 头是不可变的，这意味着一旦创建了一个头，你就不能修改它，只能创建一个新的头。如果你需要修改一个头，你可以创建一个新的头，并使用它来替换旧的头。

例如，在 JavaScript 中，你可以使用 `set()` 方法来设置一个新的头，而不是直接修改现有的头。示例代码如下：

const headers = new Headers();
headers.set('Content-Type', 'application/json');

这将创建一个新的头，并将其设置为 `Content-Type: application/json`。如果你试图修改现有的头，就会遇到 `TypeError: Can't modify immutable headers` 错误。

相关问题

TypeError: can't pickle module objects

回答: 这个错误是因为在使用pickle模块时，尝试对模块对象进行序列化(pickle)操作，而pickle模块无法处理模块对象的序列化。\[1\]解决这个问题的一个可能的方法是使用@property装饰器代替属性(attribute)。例如，可以将模块对象作为一个属性来使用，然后使用pickle对属性进行序列化操作。\[2\]另外，还有一种情况是在使用copy模块的deepcopy方法时，错误地使用了模块对象，导致出现了TypeError: can't pickle module objects错误。在这种情况下，可以尝试使用正确的姿势来使用copy模块，或者查看copy模块的文档以了解正确的用法。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TypeError: can‘t pickle module objects](https://blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/121012156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [TypeError: cannot pickle ‘module‘ object](https://blog.csdn.net/jingyi130705008/article/details/129405644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [python深度克隆（调用copy.deepcopy方法）所遇到的问题](https://blog.csdn.net/qq_38727626/article/details/88176714)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

typeerror: can't convert cuda:

这个错误通常是因为尝试将CUDA张量转换为CPU张量时出现的。这可能是因为您的代码中有一些操作需要在CPU上执行，但您的张量仍在CUDA上。您可以使用`.cpu()`方法将CUDA张量转换为CPU张量。