""" Parameters ---------- present_features: 5-D output from dynamics module with shape (b, 1, c, h, w) future_distribution_inputs: 5-D tensor containing labels shape (b, s, cfg.PROB_FUTURE_DIM, h, w) noise: a sample from a (0, 1) gaussian with shape (b, s, latent_dim). If None, will sample in function Returns ------- sample: sample taken from present/future distribution, broadcast to shape (b, s, latent_dim, h, w) present_distribution_mu: shape (b, s, latent_dim) present_distribution_log_sigma: shape (b, s, latent_dim) future_distribution_mu: shape (b, s, latent_dim) future_distribution_log_sigma: shape (b, s, latent_dim)描述的什么？

这段代码描述了一个函数，它接受三个参数：present_features、future_distribution_inputs 和 noise，并返回五个值：sample、present_distribution_mu、present_distribution_log_sigma、future_distribution_mu 和 future_distribution_log_sigma。这个函数的目的是从一个给定的分布中采样样本，并将其扩展到指定的形状。具体来说，它将 present_features 和 future_distribution_inputs 分别转换成属于潜在空间的分布，然后从这些分布中采样得到样本。同时，它还返回了这些分布的均值和对数方差。

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Parameters ---------- present_features: 5-D output from dynamics module with shape (b, 1, c, h, w) future_distribution_inputs: 5-D tensor containing labels shape (b, s, cfg.PROB_FUTURE_DIM, h, w) noise: a sample from a (0, 1) gaussian with shape (b, s, latent_dim). If None, will sample in function Returns ------- sample: sample taken from present/future distribution, broadcast to shape (b, s, latent_dim, h, w) present_distribution_mu: shape (b, s, latent_dim) present_distribution_log_sigma: shape (b, s, latent_dim) future_distribution_mu: shape (b, s, latent_dim) future_distribution_log_sigma: shape (b, s, latent_dim)怎么理解？

这段代码是一个函数的参数和返回值的说明。其中，函数输入的参数包括：

1. `present_features`: 是Dynamics Module的输出，是一个5维的张量，形状为`(b, 1, c, h, w)`，其中`b`表示batch size，`c`表示feature channel，`h`和`w`表示feature map的高和宽。

2. `future_distribution_inputs`: 是一个5维的张量，包含了标签信息，形状为`(b, s, cfg.PROB_FUTURE_DIM, h, w)`，其中`s`表示样本数，`cfg.PROB_FUTURE_DIM`是未来状态的维度，`h`和`w`表示feature map的高和宽。

3. `noise`: 是一个从标准正态分布中采样的噪声张量，形状为`(b, s, latent_dim)`。这个参数是可选的，如果不提供，则在函数内部进行采样。

函数的返回值包括：

1. `sample`: 是从当前/未来分布中采样得到的样本，形状为`(b, s, latent_dim, h, w)`。这里的`latent_dim`表示潜在空间的维度。

2. `present_distribution_mu`: 当前分布的均值，形状为`(b, s, latent_dim)`。

3. `present_distribution_log_sigma`: 当前分布的对数标准差，形状为`(b, s, latent_dim)`。

4. `future_distribution_mu`: 未来分布的均值，形状为`(b, s, latent_dim)`。

5. `future_distribution_log_sigma`: 未来分布的对数标准差，形状为`(b, s, latent_dim)`。

总的来说，这个函数的作用是从当前和未来的分布中采样得到隐变量样本，并返回这些分布的均值和对数标准差。