解释这段代码class temporalAttention(nn.Module):

这段代码定义了一个名为temporalAttention的类，它是nn.Module类的子类。nn.Module是PyTorch中定义神经网络模型的基类。该类表示一个可训练的神经网络模块，并且具有许多预定义的方法和属性。

该类的具体实现是计算时间序列数据的注意力权重。该类的输入是一个三维张量，其中第一维表示样本数量，第二维表示时间步，第三维表示每个时间步的特征数。该类的输出是一个二维张量，其中每个元素表示对应时间步的注意力权重。

该类实现了一个前向传递函数forward，它使用一个全连接层和一个softmax函数来计算注意力权重。注意力权重是通过将输入数据与一个可训练的权重矩阵相乘得到的。然后，softmax函数将这些权重归一化，以确保它们总和为1。最后，注意力权重被乘以输入数据，以产生加权的时间序列数据。