if self.training: mu = future_mu sigma = torch.exp(future_log_sigma) else: mu = present_mu sigma = torch.exp(present_log_sigma)为什么是这样的？

这段代码是一个条件语句，用于确定在训练模型时和在使用模型时要使用哪些值。在训练模型时，模型将使用“future_mu”和“future_log_sigma”计算出的值，而在使用模型时，模型将使用“present_mu”和“present_log_sigma”计算出的值。

这是因为在训练过程中，模型需要通过反向传播来更新权重和偏置，以最小化损失函数。而在使用模型时，我们只是希望它根据输入生成输出，而不需要进行反向传播和参数更新。

因此，当模型处于训练状态时，它使用“future_mu”和“future_log_sigma”来进行反向传播和参数更新。而当模型处于使用状态时，它使用“present_mu”和“present_log_sigma”来生成输出。

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

答：class DeepKalmanFilter(nn.Module): # 定义深度Kalman滤波器类
def __init__(self, config): # 初始化
super(DeepKalmanFilter, self).__init__() # 调用父类构造函数
self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) # 实例化发射器
self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) # 实例化转换器
self.posterior = Posterior(config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim) # 实例化后验概率
self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) # 设置参数z_q_0
self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) # 发射标准差参数
self.config = config # 配置参数 @staticmethod
def reparametrization(mu, sig): # 重置参数
return mu + torch.randn_like(sig) * sig # 根据均值和标准差重置参数 @staticmethod
def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): # 计算KL散度
return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) # 计算KL散度 def loss(self, obs): # 损失函数
time_step = obs.size(1) # 观测序列的时间步数
batch_size = obs.size(0) # 批量大小
overshoot_len = self.config.overshooting # 超调量
kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) # kl散度
reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) # 构建重构误差
emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() # 发射标准差
for s in range(self.config.sampling_num): # 采样次数
z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) # 估计量初始化
for t in range(time_step): # 遍历每一时刻
trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) # 更新转换器
post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) # 更新后验概率
z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) # 重新参数化
emit_loc = self.emitter(z_q_t) # 计算发射器
reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig +
self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() # 计算重构误差
if t > 0: # 如果不是第一步
over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) # 计算超调量
over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) # 转换器的位置
over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) # 转换器的协方差
else: # 如果是第一步
over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) # 转换器的位

if future_distribution_inputs is not None: # Concatenate future labels to z_t future_features = future_distribution_inputs[:, 1:].contiguous().view(b, 1, -1, h, w) future_features = torch.cat([present_features, future_features], dim=2) future_mu, future_log_sigma = self.future_distribution(future_features)是如何计算未来状态的分布参数的？

这段代码中，`future_distribution_inputs`是未来状态的标签，用于计算未来状态的分布参数。具体来说，代码将未来状态的标签与当前状态的特征表示进行拼接，然后通过一个神经网络模型`self.future_distribution`计算未来状态的分布参数。

具体实现中，代码通过以下步骤计算未来状态的分布参数：

1. 使用`future_distribution_inputs[:, 1:].contiguous().view(b, 1, -1, h, w)`将未来状态的标签拼接到当前状态之后。这里使用`[:, 1:]`是为了排除掉第一个时间步，因为第一个时间步已经作为当前状态的特征表示`present_features`了。然后将拼接后的特征表示进行`contiguous()`操作，以便后续的计算。`view(b, 1, -1, h, w)`操作将其变形为形状为`(b, 1, s-1, h, w)`的5维张量，其中`s-1`表示未来状态的时间步数。

2. 使用`torch.cat([present_features, future_features], dim=2)`将当前状态的特征表示`present_features`和未来状态的特征表示`future_features`在通道维度上拼接起来，得到一个形状为`(b, 1, c+p, h, w)`的张量，其中`c`表示当前状态的通道数，`p`表示未来状态的通道数。这里`p`的值为`(s-1) * cfg.PROB_FUTURE_DIM`，表示未来状态的所有时间步的标签信息在`cfg.PROB_FUTURE_DIM`维上的拼接。

3. 将拼接后的特征表示`future_features`输入到神经网络模型`self.future_distribution`中，得到未来状态的分布参数`future_mu`和`future_log_sigma`。这里的`self.future_distribution`是一个神经网络模型，用于计算未来状态的分布参数。在具体实现中，`future_mu`和`future_log_sigma`是通过`self.future_distribution`模型的前向传播计算得到的。