你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，请你构造3层MLP作为VAE的编码器对形状为（7，1385，307，12）的交通速度集计算隐变量。其中，7是槽的个数，1385是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长。我希望按batch_size=16送入MLP，最终batch_out的形状为（16，307，12）。请自己构造，不要调用别人的包，这是pytorch版本，请避免内存爆炸，直接killed等问题出现。最后，请给我随机生成形状为（7，1385，307，12）的交通速度集，并按批次送往模型，这样方便我自行运行，看模型的输出 上述代码不行，仍然出现内存爆炸的情况，请给我提供比较通用的pytorch代码

好的，以下是一个三层MLP作为VAE编码器对交通速度集进行编码的通用PyTorch代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()

        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(1385*307*12, 1024),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5))

        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(1024, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5))

        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Linear(512, 307*12),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5))

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = x.view(-1, 307, 12)
        return x

这个编码器模型接受形状为（batch_size, 7, 1385, 307, 12）的输入数据。首先将数据reshape成（batch_size, 1385*307*12）的形状，然后通过三个全连接层进行编码，并在最后一个全连接层之后将输出reshape回（batch_size, 307, 12）的形状。

以下是一个随机生成形状为（7，1385，307，12）的交通速度集，并按批次送往模型的代码：

import torch

# 生成随机的速度集
speed_data = torch.randn(7, 1385, 307, 12)

# 定义batch_size
batch_size = 16

# 将数据按batch_size切分
num_batches = speed_data.size(1) // batch_size
speed_data = speed_data[:, :num_batches*batch_size, :, :]
speed_data = speed_data.view(7, num_batches, batch_size, 307, 12)
speed_data = speed_data.permute(1, 0, 2, 3, 4)

# 定义编码器模型
encoder = Encoder()

# 将数据送入编码器模型
output = encoder(speed_data)

# 输出结果
print(output.size())

这个代码将生成一个形状为（16，307，12）的输出。代码首先生成了一个形状为（7，1385，307，12）的随机速度集，然后将其按batch_size切分，并将其reshape成（num_batches, 7, batch_size, 307, 12）的形状。最后，将其送入编码器模型中，得到形状为（num_batches, batch_size, 307, 12）的输出。