请你以一位研究交通流量预测的硕士身份，用pytorch构造一个双层GAT作为编码器。对形状为（1358，7，12，307，2）的交通速度集计算隐变量，其中1358是时间段数，7是时间组数，12是历史1小时的时间段数，307是传感器节点数，2是特征维度。第1个特征是速度，第二个特征是度特征。需要你计算度特征相同的节点之间的注意力系数。最后需要你随机生成一个形状相同的数据集，能够放入这个编码器中，之后我可以拿去测试一下这个编码器的效果。请你把GAT层、forward、参数、损失函数等都设置好，这样、、最后，请避免内存爆炸或kill等问题，注意是pytorch代码，同时，请不要调用别人的包哦

好的，我会尽力回答您的问题。下面是我的回答：

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接下来，我们定义一个双层GAT编码器：

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads=1):
        super(GAT, self).__init__()
        self.out_dim = out_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.W = nn.Parameter(torch.Tensor(in_dim, out_dim*num_heads))
        nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)
        self.a = nn.Parameter(torch.Tensor(2*out_dim, num_heads))
        nn.init.xavier_uniform_(self.a.data, gain=1.414)
        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(0.2)

    def forward(self, x, adj):
        N, K, T, D, F = x.size()
        x = x.view(N*K, T, D, F)
        adj = adj.view(N*K, D, D)
        h = torch.matmul(x, self.W).view(N*K, T, -1, self.num_heads)
        a_input = torch.cat([h.repeat_interleave(D, dim=2), h.repeat(1, 1, D, 1)], dim=-1)
        e = self.leakyrelu(torch.matmul(a_input, self.a).squeeze(-1))
        zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)
        attention = F.softmax(attention, dim=-1)
        h_prime = torch.matmul(attention.view(N*K, D, D), h.view(N*K, T*D, -1))
        h_prime = h_prime.view(N, K, T, D, -1)
        return h_prime

在这个编码器中，我们使用了双层GAT模型，每个GAT层包含一个线性变换和一个注意力机制。在定义GAT层时，我们需要指定输入和输出的维度以及头数。然后我们使用参数初始化函数`xavier_uniform_`来初始化权重矩阵和注意力矩阵。在前向传播过程中，我们将输入数据和邻接矩阵进行拼接，并使用`matmul`计算注意力系数。然后，我们使用`softmax`函数将注意力系数归一化，并将注意力系数与输入数据进行加权求和，得到最终的输出。

接下来，我们定义一个完整的模型：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim=2, hidden_dim=16, num_heads=2):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = GAT(in_dim, hidden_dim, num_heads=num_heads)
        self.conv2 = GAT(hidden_dim*num_heads, hidden_dim, num_heads=num_heads)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim*num_heads, 1)

    def forward(self, x, adj):
        x = self.conv1(x, adj)
        x = self.conv2(x, adj)
        x = x.mean(dim=(1, 2))
        x = self.fc(x)
        return x

在这个模型中，我们使用两个双层GAT模型来编码输入数据，然后使用一个全连接层进行回归。在前向传播过程中，我们首先使用两个GAT层对输入数据进行编码，然后使用`mean`函数将编码后的数据进行平均池化。最后，我们使用一个全连接层将平均池化后的数据映射到一个标量。

接下来，我们需要定义损失函数：

def loss_function(output, target):
    return F.mse_loss(output, target)

我们使用均方误差损失函数来衡量模型的训练效果。

最后，我们需要生成一个与输入数据形状相同的随机数据集：

def generate_random_data(N, K, T, D, F):
    return torch.randn(N, K, T, D, F)

我们使用`randn`函数生成一个随机的张量，其形状与输入数据相同。

完整的代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class GAT(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads=1):
        super(GAT, self).__init__()
        self.out_dim = out_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.W = nn.Parameter(torch.Tensor(in_dim, out_dim*num_heads))
        nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)
        self.a = nn.Parameter(torch.Tensor(2*out_dim, num_heads))
        nn.init.xavier_uniform_(self.a.data, gain=1.414)
        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU(0.2)

    def forward(self, x, adj):
        N, K, T, D, F = x.size()
        x = x.view(N*K, T, D, F)
        adj = adj.view(N*K, D, D)
        h = torch.matmul(x, self.W).view(N*K, T, -1, self.num_heads)
        a_input = torch.cat([h.repeat_interleave(D, dim=2), h.repeat(1, 1, D, 1)], dim=-1)
        e = self.leakyrelu(torch.matmul(a_input, self.a).squeeze(-1))
        zero_vec = -9e15*torch.ones_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec)
        attention = F.softmax(attention, dim=-1)
        h_prime = torch.matmul(attention.view(N*K, D, D), h.view(N*K, T*D, -1))
        h_prime = h_prime.view(N, K, T, D, -1)
        return h_prime

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim=2, hidden_dim=16, num_heads=2):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = GAT(in_dim, hidden_dim, num_heads=num_heads)
        self.conv2 = GAT(hidden_dim*num_heads, hidden_dim, num_heads=num_heads)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim*num_heads, 1)

    def forward(self, x, adj):
        x = self.conv1(x, adj)
        x = self.conv2(x, adj)
        x = x.mean(dim=(1, 2))
        x = self.fc(x)
        return x

def loss_function(output, target):
    return F.mse_loss(output, target)

def generate_random_data(N, K, T, D, F):
    return torch.randn(N, K, T, D, F)

希望我的回答能够帮到您，如果您有任何其他问题，请随时问我！