ffted.permute(0, 1, 4, 2, 3).contiguous()

这行代码的作用是将一个5维的张量进行维度重排，新的维度顺序为0, 1, 4, 2, 3。其中：

- `ffted`：表示需要进行操作的张量。
- `.permute(0, 1, 4, 2, 3)`：表示按照给定顺序重新排列维度。具体来说，0表示第一维，1表示第二维，4表示第五维，2表示第三维，3表示第四维。因此，这行代码的意思是将 `ffted` 张量的第一维、第二维、第五维、第三维、第四维按照给定顺序重新排列。
- `.contiguous()`：表示让张量变为连续的内存块，以便后续的计算。如果张量已经是连续的，则不会进行任何操作。

总之，这行代码的作用是将一个5维的张量按照给定顺序进行维度重排，并将其变为连续的内存块。

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ffted = ffted.view((batch, -1, 2,) + ffted.size()[2:]).permute( 0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

这行代码的作用是将一个在频域上进行傅里叶变换后的张量进行形状重塑。具体来说，它先通过 `view` 方法将张量的第二个维度重塑为两个维度，将实部和虚部分别放在最后两个维度上，然后通过 `permute` 方法交换张量的最后两个维度的顺序。最后，通过 `contiguous` 方法将张量变成在内存中连续存储的形式，以便后续的操作。整个过程可以看作是将张量从频域转换为时域，并改变了张量的形状。

x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先，将输入张量x的维度进行调整，使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后，对调整后的张量x进行乘法运算，乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。最后，再将张量x的维度调整回来，使得通道维度(C)重新回到第二个维度上。这三个步骤的目的是为了对输入张量x进行批量归一化，从而提升卷积神经网络的性能。