中文解释这个代码的用途 并告诉我输入数据要满足的条件from typing import List Tuple from ConvLSTMCell import ConvLSTMCell import torch from torch import nn Tensor __all__ = ConvLSTM class ConvLSTMnnModule def __init__self

这段代码实现了一个ConvLSTM模型，用于序列数据的预测。输入数据需要满足以下条件：

• 输入数据是一个 batch 的时序数据，shape 为 (B, S, C, H, W)，其中 B 表示 batch size，S 表示序列长度，C 表示输入通道数，H 和 W 表示输入的尺寸。
• 输入数据的类型为 torch.Tensor。
• 隐藏层通道数列表和卷积核尺寸列表需要与堆叠层数相同。如果没有指定隐藏层通道数列表和卷积核尺寸列表，则默认使用 [96, 96] 和 [3, 3]。
• 偏移量需要指定，如果没有指定，则默认使用 0.01。