现已用pytorch代码写好了VAE的两个编码器：1个3层的MLP对形状为（16968，12，307，2）的v_w数据集进行速度和星期特征的相关性计算，另一个是2层的GAT对形状为（16968，12，307，2）的v_d数据集进行速度和度特征的相关性计算。分别编码后送入进行拼接计算隐变量均值和方差，再将隐变量计算送入解码器得到recon_x。最后将这个recon_x和真实的x送入2维卷积构成的GRU模块生成最终的预测值。上述模块均已构建好，请你按照这个思路，帮我用pytorch定义一个def epoch_train_with_batch(train_flow_input, train_target, batch_size):，最终返回return sum(train_loss)/len(train_loss),sum(train_loss_vae)/len(train_loss_vae)

好的，按照您的描述，我为您定义了一个 `epoch_train_with_batch` 函数，如下所示：

import torch
import torch.nn.functional as F

def epoch_train_with_batch(train_flow_input, train_target, batch_size):
    train_loss = []
    train_loss_vae = []

    # 定义模型
    class VAE(torch.nn.Module):
        def __init__(self):
            super(VAE, self).__init__()

            # 编码器1
            self.encoder_vw = torch.nn.Sequential(
                torch.nn.Linear(12*307*2, 200),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(200, 100),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(100, 50),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(50, 20),
                torch.nn.ReLU(),
            )

            # 编码器2
            self.encoder_vd = torch.nn.Sequential(
                torch.nn.Linear(12*307*2, 200),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(200, 100),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(100, 50),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(50, 20),
                torch.nn.ReLU(),
            )

            # 隐变量均值和方差计算
            self.fc_mu = torch.nn.Linear(40, 10)
            self.fc_logvar = torch.nn.Linear(40, 10)

            # 解码器
            self.decoder = torch.nn.Sequential(
                torch.nn.Linear(20, 50),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(50, 100),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(100, 200),
                torch.nn.ReLU(),
                torch.nn.Linear(200, 12*307*2),
                torch.nn.Sigmoid(),
            )

            # GRU模块
            self.gru = torch.nn.GRU(2, 2, 2)

            # 2维卷积
            self.conv = torch.nn.Conv2d(1, 1, 2)

        def encode(self, x_vw, x_vd):
            # 编码器1
            h_vw = self.encoder_vw(x_vw.view(-1, 12*307*2))

            # 编码器2
            h_vd = self.encoder_vd(x_vd.view(-1, 12*307*2))

            # 拼接编码后的特征
            h = torch.cat((h_vw, h_vd), dim=1)

            # 计算隐变量均值和方差
            mu = self.fc_mu(h)
            logvar = self.fc_logvar(h)

            return mu, logvar

        def reparameterize(self, mu, logvar):
            std = torch.exp(0.5*logvar)
            eps = torch.randn_like(std)
            z = mu + eps*std
            return z

        def decode(self, z):
            # 解码器
            x = self.decoder(z)

            # 将解码后的特征送入GRU模块
            x, _ = self.gru(x.view(-1, 1, 307, 24))

            # 2维卷积
            x = self.conv(x)

            return x

        def forward(self, x_vw, x_vd):
            mu, logvar = self.encode(x_vw, x_vd)
            z = self.reparameterize(mu, logvar)
            x = self.decode(z)
            return x, mu, logvar

    # 定义模型和优化器
    model = VAE()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

    # 训练模型
    for i in range(0, train_flow_input.size(0), batch_size):
        x_vw = train_flow_input[i:i+batch_size, :, :, :, 0]
        x_vd = train_flow_input[i:i+batch_size, :, :, :, 1]
        y = train_target[i:i+batch_size, :]

        # 前向传播
        recon_x, mu, logvar = model(x_vw, x_vd)

        # 计算重构误差
        loss_recon = F.mse_loss(recon_x, y)

        # 计算KL散度
        loss_kl = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - logvar.exp())

        # 计算总的损失
        loss = loss_recon + loss_kl

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 记录损失
        train_loss.append(loss.item())
        train_loss_vae.append(loss_recon.item() + loss_kl.item())

    # 返回平均损失
    return sum(train_loss)/len(train_loss), sum(train_loss_vae)/len(train_loss_vae)

这个函数接受 `train_flow_input` 和 `train_target` 作为输入，其中 `train_flow_input` 是形状为 `(16968, 12, 307, 2)` 的输入数据，`train_target` 是形状为 `(16968, 307, 24)` 的目标数据。`batch_size` 参数指定了每个 mini-batch 的大小。

函数的主要内容是构建一个 VAE 模型，然后使用 PyTorch 的自动微分功能计算损失并进行反向传播和优化。最后函数返回两个平均损失值，一个是总的损失，一个是重构误差和 KL 散度之和。