请你用pytorch代码构建两个编码器和一个解码器，对形状为（16992，307，12，3）的数据集进行预测，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。两个解码器分别为2层的GAT和3层的MLP，GAT对速度和度特征的相关性建模，MLP对速度和星期的相关性建模，请你告诉我这个pytorch代码怎么构建，并且最好告诉我每行在做什么，最后请随机生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，按batchsize=16送入模型，让我自行看看VAE隐变量的输出维度和解码器的输出维度，损失函数等暂时不用构建，最好最后输出形状为（16，307，12）

好的，首先需要安装PyTorch库：

!pip install torch

然后，我们可以按照以下步骤构建两个编码器和一个解码器：

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

# 定义编码器
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义解码器
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, dropout):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.gat1 = nn.MultiheadAttention(input_dim, 2)
        self.gat2 = nn.MultiheadAttention(input_dim, 2)
        self.mlp1 = nn.Linear(input_dim*2, hidden_dim)
        self.mlp2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.mlp3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x, adj):
        # GAT处理速度和度特征
        x1 = self.dropout(x)
        x1 = x1.permute(1, 0, 2)
        x1, _ = self.gat1(x1, x1, x1)
        x1 = x1.permute(1, 0, 2)
        
        # GAT处理速度和星期
        x2 = self.dropout(x)
        x2 = x2.permute(1, 0, 2)
        x2, _ = self.gat2(x2, x2, x2)
        x2 = x2.permute(1, 0, 2)
        
        # 两个GAT的输出进行拼接
        x = torch.cat((x1, x2), dim=2)
        
        # MLP处理拼接后的特征
        x = F.relu(self.mlp1(x))
        x = F.relu(self.mlp2(x))
        x = self.mlp3(x)
        return x

# 定义VAE
class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim, dropout):
        super(VAE, self).__init__()
        self.encoder1 = Encoder(input_dim, hidden_dim, latent_dim)
        self.encoder2 = Encoder(input_dim, hidden_dim, latent_dim)
        self.decoder = Decoder(latent_dim, hidden_dim, input_dim, dropout)
    
    def forward(self, x, adj):
        # 编码器1处理速度特征
        mu1 = self.encoder1(x)
        logvar1 = self.encoder1(x)
        std1 = torch.exp(0.5*logvar1)
        eps1 = torch.randn_like(std1)
        z1 = eps1.mul(std1).add_(mu1)
        
        # 编码器2处理度特征和星期特征
        mu2 = self.encoder2(x)
        logvar2 = self.encoder2(x)
        std2 = torch.exp(0.5*logvar2)
        eps2 = torch.randn_like(std2)
        z2 = eps2.mul(std2).add_(mu2)
        
        # 将两个编码器的输出拼接并送入解码器
        z = torch.cat((z1, z2), dim=2)
        recon_x = self.decoder(z, adj)
        return mu1, logvar1, mu2, logvar2, recon_x

每行代码的功能如下：

- 第3-9行：定义了一个编码器，它包含两个线性层和一个ReLU激活函数。
- 第11-23行：定义了一个解码器，包含两个GAT层和三个线性层，其中第一个线性层和第二个GAT层处理速度和度特征，第二个线性层和第二个GAT层处理速度和星期特征，最后一个线性层将两个GAT的输出进行拼接并送入MLP中处理。
- 第25-39行：定义了VAE模型，包含两个编码器和一个解码器。编码器1处理速度特征，编码器2处理度特征和星期特征。将两个编码器的输出拼接并送入解码器中进行解码。

现在，我们可以生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，并将其按照batchsize=16送入模型：

# 随机生成数据集
data = torch.randn(16992, 307, 12, 3)

# 将数据集按照batchsize=16拆分，送入模型
batch_size = 16
for i in range(0, data.shape[0], batch_size):
    x = data[i:i+batch_size].reshape(-1, 12, 3)
    adj = torch.randn(x.shape[0], x.shape[1], x.shape[1])
    mu1, logvar1, mu2, logvar2, recon_x = model(x, adj)
    print('VAE隐变量的输出维度:', mu1.shape, logvar1.shape, mu2.shape, logvar2.shape)
    print('解码器的输出维度:', recon_x.shape)

在这里，我们按照batchsize=16将数据集拆分为多个小批量，然后对每个小批量进行编码和解码。最后，我们打印出VAE隐变量的输出维度和解码器的输出维度。