if self.n_future > 0: present_state = states[:, :1].contiguous() if self.cfg.PROBABILISTIC.ENABLED: # Do probabilistic computation sample, output_distribution = self.distribution_forward( present_state, future_distribution_inputs, noise ) output = {**output, **output_distribution} # Prepare future prediction input b, _, _, h, w = present_state.shape hidden_state = present_state[:, 0] if self.cfg.PROBABILISTIC.ENABLED: future_prediction_input = sample.expand(-1, self.n_future, -1, -1, -1) else: future_prediction_input = hidden_state.new_zeros(b, self.n_future, self.latent_dim, h, w) # Recursively predict future states future_states = self.future_prediction(future_prediction_input, hidden_state) # Concatenate present state future_states = torch.cat([present_state, future_states], dim=1)这段代码得到什么？

这段代码的作用是进行未来状态的预测，输出一个字典 `output`，其中包含模型的预测结果。具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 从输入的 `states` 中取出当前时刻的状态 `present_state`，即第一个时间步的状态。
2. 如果在模型的配置中启用了概率计算（`self.cfg.PROBABILISTIC.ENABLED` 为 True），则进行概率计算，并得到预测结果的采样值 `sample` 和输出分布 `output_distribution`。
3. 根据当前状态，准备好未来预测的输入数据 `future_prediction_input`，其形状为 `(batch_size, n_future, latent_dim, height, width)`，其中 `batch_size` 为批大小，`n_future` 为未来状态的时间步数，`latent_dim` 为隐藏状态的维度，`height` 和 `width` 分别为输入数据的高度和宽度。
4. 使用 `future_prediction` 函数递归地进行未来状态预测，其中 `future_prediction_input` 为输入数据，`hidden_state` 为隐藏状态，输出为 `future_states`，其形状为 `(batch_size, n_future, latent_dim, height, width)`。
5. 将当前状态 `present_state` 和预测的未来状态 `future_states` 进行拼接，得到完整的预测结果 `future_states`，其形状为 `(batch_size, n_future+1, latent_dim, height, width)`。
6. 将预测结果 `future_states` 加入到输出字典 `output` 中，返回该字典。