Forward pass Bottleneck LSTM layer If stateful LSTM h and c must be None. Else they must be Tensor. @param inputs: input tensor @param h: hidden states (if None, they are automatically initialised) @param c: cell states (if None, they are automatically initialised) @return: new hidden and cell states

这个错误通常是因为你在使用 LSTM 层进行前向传递时，参数 `h` 或 `c` 的类型不正确。根据这个错误信息，你传递给 LSTM 层的参数类型应该是 `None` 或 `Tensor`。

如果你使用的是带有状态的 LSTM 层（即 `stateful=True`），则在前向传递时，应该将参数 `h` 和 `c` 都设置为 `None`。这是因为 LSTM 层会记住之前的状态，并在下一次前向传递时使用它们作为输入。如果你不需要记忆之前的状态，则可以将 `stateful` 设置为 `False`。

如果你使用的是不带状态的 LSTM 层（即 `stateful=False`），则应该将参数 `h` 和 `c` 设置为张量（`Tensor`）类型，以初始化 LSTM 层的隐藏状态和细胞状态。你可以使用 `torch.zeros()` 或 `torch.randn()` 等函数来创建张量。

下面是一个示例，演示如何在 PyTorch 中使用 LSTM 层进行前向传递：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个带有 2 个 LSTM 层的模型
model = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2)

# 创建输入张量
inputs = torch.randn(5, 3, 10)

# 初始化隐藏状态和细胞状态
h0 = torch.zeros(2, 3, 20)
c0 = torch.zeros(2, 3, 20)

# 前向传递
outputs, (hn, cn) = model(inputs, (h0, c0))

# 打印输出张量的形状
print(outputs.shape)

在这个例子中，我们创建了一个带有 2 层 LSTM 的模型，并使用大小为 [5, 3, 10] 的随机张量作为输入。我们还使用 `torch.zeros()` 函数创建了大小为 [2, 3, 20] 的张量来初始化 LSTM 的隐藏状态和细胞状态。最后，我们对输入进行前向传递，并打印输出张量的形状。