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、输出可否结合代码详细说明一下呢。

GRN模块的输入是来自TFT模型的输出，即每个时间步长的表示和历史目标值。具体来说，输入包括以下内容：

1. encoder_outputs: 编码器的输出表示，包括历史时间步的表示和当前时间步的表示。shape为(batch_size, num_encoder_steps, hidden_size)。

2. target: 历史目标值，即前面时间步的真实值。shape为(batch_size, num_decoder_steps, output_size)。

3. static_input: 静态输入，包括时序特征和静态特征。shape为(batch_size, static_input_size)。

4. decoder_length: 解码器的长度，即预测的时间步数。

GRN模块的输出是门控调整后的表示，即对输入的编码器输出和历史目标值进行加权，生成一个新的表示。具体来说，输出包括以下内容：

1. gated_encoder_outputs: 经过门控调整后的编码器输出表示，shape为(batch_size, num_encoder_steps, hidden_size)。

2. gated_target: 经过门控调整后的历史目标值表示，shape为(batch_size, num_decoder_steps, output_size)。

下面是GRN模块的代码实现：

class GatedResidualNetwork(tf.keras.Model):
    def __init__(self, hidden_size, dropout_rate, use_time_distributed=False):
        super(GatedResidualNetwork, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.dropout_rate = dropout_rate
        self.use_time_distributed = use_time_distributed

        # 定义门控网络
        self.gate_network = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(hidden_size, activation="sigmoid"),
            tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate)
        ])

        # 定义调整网络
        self.adjustment_network = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(hidden_size, activation="relu"),
            tf.keras.layers.Dropout(dropout_rate),
            tf.keras.layers.Dense(hidden_size)
        ])

    def call(self, inputs):
        encoder_outputs, target, static_input, decoder_length = inputs

        # 计算门控分数
        gate_scores = self.gate_network(tf.concat([encoder_outputs, target], axis=-1))

        # 计算调整分数
        adjustment_scores = self.adjustment_network(tf.concat([encoder_outputs, target, static_input], axis=-1))

        # 应用门控调整
        if self.use_time_distributed:
            gate_scores = tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(self.hidden_size, activation="sigmoid"))(gate_scores)
            adjustment_scores = tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(self.hidden_size))(adjustment_scores)

        gated_encoder_outputs = gate_scores * encoder_outputs
        gated_target = gate_scores * target

        adjustment = tf.expand_dims(tf.matmul(gated_encoder_outputs, adjustment_scores, transpose_b=True), axis=2)

        output = gated_encoder_outputs + adjustment

        return output, gated_encoder_outputs, gated_target