你作为一名研究交通流量预测的硕士研究生，你现在有一个形状为（16992，307，12，3）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，3是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征，第三个特征维度是星期。你现在想构造3层MLP作为VAE的一个变分编码器，计算星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量，MLP用全连接层就可以，请给我一份详细可行的代码，包括input_dim,hidden_dim等。并最好告诉我每一行在做什么，相应输出维度应该是什么

好的，根据你的要求，我可以为你提供一份可行的代码，如下所示：

import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=36, hidden_dim=128, output_dim=16):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) # 第一层全连接层，输入维度为36，输出维度为128
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) # 第二层全连接层，输入维度为128，输出维度为128
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) # 第三层全连接层，输入维度为128，输出维度为16
    
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 36) # 将输入张量展平为二维张量，即(batch_size, input_dim)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) # 第一层全连接层后使用ReLU激活函数
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) # 第二层全连接层后使用ReLU激活函数
        x = self.fc3(x) # 第三层全连接层，不使用激活函数
        return x

# 定义输入张量
x = torch.randn(16992, 307, 12, 3)

# 将星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量计算出来
mlp = MLP() # 初始化MLP模型
week = x[:, :, :, 2].mean(dim=1) # 计算星期特征维度相同的时间段数之间的平均星期数，输出维度为(batch_size, 12)
week_latent = mlp(week) # 将平均星期数作为输入，得到星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量，输出维度为(batch_size, 16)

在这段代码中，我们定义了一个MLP类，它有三层全连接层，分别是输入层，隐藏层和输出层。我们可以通过指定输入维度和隐藏层维度来创建这个MLP模型。在forward函数中，我们将输入张量展平为二维张量，然后经过三个全连接层，并在第一层和第二层之后使用了ReLU激活函数。输出结果是一个(batch_size, 16)的张量，即星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量。

接下来，我们将输入张量的第三个特征维度（即星期）取平均值得到星期特征维度相同的时间段数之间的平均星期数，然后将其作为输入传递给MLP模型，得到星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量。最终，我们得到了一个(batch_size, 16)的张量，即星期特征维度相同的时间段数之间的隐变量。