给出求他的公式和pytorch代码

在DDPM中，Xt-1的分布被建模为高斯分布，其方差可以用以下公式表示：

Var(Xt-1) = E[(Xt-1 - E[Xt-1])^2]

其中，E[Xt-1]表示Xt-1的均值。在DDPM中，Xt-1的均值也是自适应学习的，不同于传统的高斯分布模型固定均值和方差。因此，需要通过模型训练来获得均值和方差的估计值。

在PyTorch中，可以使用以下代码计算Xt-1的方差：

import torch

# 假设Xt_1的值为x
x = torch.randn(batch_size, channel_size, height, width)

# 计算Xt_1的均值
mean = torch.mean(x, dim=[0, 2, 3], keepdim=True)

# 计算Xt_1的方差
variance = torch.mean((x - mean) ** 2, dim=[0, 2, 3], keepdim=True)

其中，batch_size表示输入数据的批量大小，channel_size表示输入数据的通道数，height和width分别表示输入数据的高度和宽度。通过对每个维度上的元素进行求和或平均，可以得到Xt-1的均值和方差。这些值可以作为模型的参数，用于生成下一个时间步的数据。