用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式参数（64，3，128，128）添加随机分布的、不规则形状的反掩膜，

好的，以下是代码实现：

import torch

def add_random_mask(tensor):
    shape = tensor.shape[2:]
    mask = torch.ones(shape)
    for i in range(5):
        x = torch.randint(low=0, high=shape[0], size=(1,))
        y = torch.randint(low=0, high=shape[1], size=(1,))
        mask[x:x+10, y:y+10] = 0
        
    mask = mask.unsqueeze(0).repeat(tensor.shape[0], 1, 1)
    mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=tensor.shape[2:], mode='nearest')
    return tensor * mask

该函数接收一个形状为(64, 3, 128, 128)的tensor，生成一个随机的、不规则形状的反掩膜，并将该反掩膜应用到该tensor上。具体实现过程如下：

1. 定义一个形状为(128, 128)的全1矩阵，作为初始反掩膜。
2. 随机生成5个起点坐标(x, y)，然后在(x, y)的位置开始，把对应位置的掩膜的10x10的区域设置为0。这样可以得到随机的、不规则形状的反掩膜。
3. 将反掩膜扩展到(64, 3, 128, 128)的形状，并将其与原tensor逐元素相乘。这样就实现了对传入的tensor格式参数添加随机分布的、不规则形状的反掩膜的功能。

希望这个答案能够帮助你，如果你有其他问题，请继续提出。