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。请用for循环按批次送入模型，避免killed或内存爆炸，最后的输出最好是（16，307，12）

好的，根据你的要求，我可以给你提供一个可行的代码，如下：

import torch
import torch.nn as nn

input_dim = 3
hidden_dim = 64
output_dim = 16

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

model = MLP(input_dim, hidden_dim, output_dim)

# 将数据集转换为tensor
data = torch.randn((16992, 307, 12, 3))

# 定义batch_size
batch_size = 64

# 定义输出结果的tensor
result = torch.zeros((output_dim, 307, 12))

# 将数据集分批次送入模型
for i in range(0, len(data), batch_size):
    batch_data = data[i:i+batch_size]
    batch_data = batch_data.view(-1, input_dim)
    batch_data = batch_data[:, [0, 2]]
    batch_data = batch_data.view(-1, 12, input_dim)
    batch_data = batch_data.transpose(1, 2)
    batch_data = batch_data.contiguous().view(-1, input_dim)
    output = model(batch_data)
    output = output.view(-1, 12, output_dim)
    output = output.transpose(1, 2)
    output = output.sum(dim=0)
    week_day = batch_data[:, 1].view(-1, 12).sum(dim=1)
    result += (week_day.unsqueeze(0).unsqueeze(2) * output)

print(result.shape)  # (16, 307, 12)

代码的具体解释如下：

1. 首先，我们定义了输入数据的维度 `input_dim`，隐藏层的维度 `hidden_dim`，以及输出结果的维度 `output_dim`。
2. 接下来，我们定义了一个三层的全连接神经网络，其中每一层都是一个线性层加上一个ReLU激活函数。这个全连接神经网络可以作为VAE的一个变分编码器。
3. 然后，我们将数据集转换为PyTorch的tensor，并定义了每个批次的大小 `batch_size`。
4. 接下来，我们定义了输出结果的tensor `result`，大小为 `(output_dim, 307, 12)`。
5. 然后，我们使用for循环按批次将数据集送入模型。首先，我们将批次数据变成二维的tensor，大小为 `(batch_size*12, input_dim)`，其中 `input_dim` 表示每个时间步的特征维度是3，分别为速度、度特征和星期。然后，我们只选择速度和星期这两个特征维度，大小变成 `(batch_size*12, 2)`。接下来，我们将这个二维的tensor变成三维的tensor，大小为 `(batch_size, 12, 2)`，其中 12 表示历史步长。然后，我们将这个三维的tensor转置，大小变成 `(batch_size, 2, 12)`，这样就可以将速度和星期分别输入到全连接神经网络中。
6. 然后，我们将这个三维的tensor变成二维的tensor，大小为 `(batch_size*2, 12)`，这样就可以将速度和星期拼接在一起。然后，我们将这个二维的tensor输入到全连接神经网络中，得到一个二维的输出结果，大小为 `(batch_size*2, output_dim)`。
7. 接下来，我们将这个二维的输出结果变成三维的tensor，大小为 `(batch_size, 2, output_dim)`，然后再转置，大小变成 `(batch_size, output_dim, 2)`。
8. 接着，我们将这个三维的tensor在第一个维度上求和，得到一个二维的tensor，大小为 `(batch_size, output_dim)`。
9. 然后，我们将星期特征维度相同的时间段数加起来，得到一个一维的tensor，大小为 `(batch_size,)`。
10. 接下来，我们将这个一维的tensor扩展成一个二维的tensor，大小为 `(1, batch_size, 1)`，然后再扩展成一个三维的tensor，大小为 `(1, batch_size, 1, 1)`，这样就可以将这个一维的tensor与输出结果相乘，得到一个三维的tensor，大小为 `(1, output_dim, 1)`。
11. 最后，我们将这个三维的tensor加到输出结果上，得到最终的结果 `result`。