_state = torch.LongTensor(state, dtype=torch.float32) TypeError: new() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, dtype=torch.dtype), but expected one of: * (*, torch.device device) didn't match because some of the keywords were incorrect: dtype * (torch.Storage storage) * (Tensor other) * (tuple of ints size, *, torch.device device) * (object data, *, torch.device device)

这个错误是由于将 `numpy.ndarray` 类型的数据直接传递给 `torch.LongTensor` 的构造函数，而没有指定数据类型。根据错误提示，可以看到 `dtype=torch.float32` 是不合法的参数组合。

为了解决这个问题，我们需要将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，同时指定数据类型为 `torch.float32`。可以使用 `torch.from_numpy()` 函数或者 `torch.tensor()` 函数将 `numpy.ndarray` 数据类型转换为 `torch.Tensor` 数据类型，如下所示：

import numpy as np
import torch

state = np.array([1, 2, 3])
_state = torch.from_numpy(state).float()  # 或者使用 torch.tensor(state, dtype=torch.float32)

这样就可以将 `numpy.ndarray` 类型的数据转换为 `torch.Tensor` 类型，并且指定了数据类型为 `torch.float32`。

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h_forward = torch.zeros(self.num_layers,self.hidden_size) TypeError: zeros() received an invalid combination of arguments - got (bool, int), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

这个错误提示表明在调用`torch.zeros()`函数时，参数传递有误。具体地说，传递给函数的参数的类型不符合函数的预期类型。

根据错误信息，`torch.zeros()`函数期望的参数类型应该是一个整数元组，或者是包含一系列参数的命名参数。但是实际传递的参数是两个整数值`self.num_layers`和`self.hidden_size`，这不符合函数的预期类型。

为了解决这个问题，您需要将函数调用中的参数改为整数元组或者使用命名参数。例如：

h_forward = torch.zeros((self.num_layers, self.hidden_size))

或者：

h_forward = torch.zeros(size=(self.num_layers, self.hidden_size))

在这些例子中，我们将`torch.zeros()`函数的参数改为整数元组或者使用命名参数，以便符合函数的预期类型。

需要注意的是，`torch.zeros()`函数还有其他参数，例如`dtype`、`layout`、`device`、`requires_grad`等，如果需要使用这些参数，您可以使用命名参数的方式传递它们。例如：

h_forward = torch.zeros(size=(self.num_layers, self.hidden_size), dtype=torch.float32, device='cuda')

这个例子中，我们使用了命名参数`dtype`和`device`，用于指定创建的张量的数据类型和所在的设备（例如，使用GPU）。

总之，为了避免这个错误，确保将`torch.zeros()`函数的参数传递为一个整数元组或者使用命名参数，并且参数的类型符合函数的预期类型。

TypeError: zeros() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=torch.dtype), but expected one of:

这个错误是由于使用了错误的参数组合导致的。`zeros()`函数的参数应该是一个整数或一个表示形状的整数元组，以及一个可选的数据类型。

请确保将整数或整数元组作为参数传递给 `zeros()` 函数，并确保指定了正确的数据类型。例如，如果你想创建一个形状为 `(3, 3)` 的零矩阵，可以使用以下代码：

import torch

zeros_matrix = torch.zeros((3, 3), dtype=torch.float32)

这将创建一个形状为 `(3, 3)` 的浮点型零矩阵。