这个错误通常是由于Bert嵌入层返回了None而不是有效的张量对象，导致在BiLSTM层中进行加法操作时出现类型不匹配的错误。下面是一种可能的解决方法：

1. 确保Bert嵌入层的输出是有效的张量对象。您可以检查Bert嵌入层的代码，确保它正确地返回了嵌入的张量。

2. 检查Bert模型的输入是否正确。确保您提供了正确的输入数据，并且输入数据的形状与Bert模型期望的形状匹配。

3. 检查Bert模型的配置。确保您使用的Bert模型的配置正确，并且与Bert嵌入层的输出兼容。

4. 检查BiLSTM层的配置。确保BiLSTM层的输入形状与Bert嵌入层的输出形状匹配。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Bert嵌入层和BiLSTM层，并且避免了上述错误：

from transformers import BertModel
import torch
import torch.nn as nn

# 载入Bert模型
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义BiLSTM模型
class BiLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(BiLSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.bert_embed = bert_model
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)

    def forward(self, x):
        # 使用Bert嵌入层
        bert_output = self.bert_embed(x)[0]
        
        # 将Bert输出的形状转换为BiLSTM的输入形状
        lstm_input = bert_output.permute(1, 0, 2)
        
        # 运行BiLSTM层
        lstm_output, _ = self.lstm(lstm_input)
        
        # 将BiLSTM的输出形状转换为全连接层的输入形状
        fc_input = lstm_output.permute(1, 0, 2)[-1]
        
        # 运行全连接层
        output = self.fc(fc_input)
        
        return output

# 创建BiLSTM模型实例
input_dim = 768  # Bert嵌入层的输出维度
hidden_dim = 100
output_dim = 2
model = BiLSTM(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 创建一个随机的输入数据作为示例
input_data = torch.randn(10, 5, 768)  # 输入形状为(batch_size, sequence_length, embedding_dim)

# 运行模型
output = model(input_data)
print(output.shape)

请注意，上述示例代码中的BertModel和BiLSTM类的实现可能需要根据您的具体情况进行调整。您需要根据自己的数据和模型要求来配置Bert模型和BiLSTM模型。