The TFT architecture defined in the paper Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting 其中的GRN模块的具体输入、输出可否结合Pytorch代码详细说明一下呢。

GRN模块的输入是一个形状为(batch_size, num_nodes, embedding_size)的张量，其中batch_size表示批次数，num_nodes表示时间序列中的节点数，embedding_size表示节点的特征维度。输出是一个形状为(batch_size, num_nodes, num_nodes)的邻接矩阵，表示节点之间的关系。

下面是一个使用PyTorch实现GRN模块的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class GRN(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_size, num_nodes):
        super(GRN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(embedding_size, num_nodes)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(num_nodes, num_nodes)

    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, num_nodes, embedding_size)
        x = self.fc1(x) # (batch_size, num_nodes, num_nodes)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x) # (batch_size, num_nodes, num_nodes)
        return x

在这个示例代码中，我们定义了一个GRN模块，它接受一个形状为(batch_size, num_nodes, embedding_size)的输入张量x。在模块内部，我们首先使用一个全连接层将每个节点的特征嵌入到一个num_nodes维的向量中，然后使用ReLU激活函数进行非线性变换。最后，我们使用另一个全连接层将变换后的向量再次映射到num_nodes维，得到一个形状为(batch_size, num_nodes, num_nodes)的邻接矩阵。最终，我们返回这个邻接矩阵作为GRN模块的输出。

需要注意的是，GRN模块仅仅是一个邻接矩阵的生成器，它并不涉及到时间序列的处理。在TFT模型中，我们使用GRN模块来生成时间序列的邻接矩阵，然后将邻接矩阵作为第一个注意力层的输入，用于对时间序列的特征进行交互和整合。