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，反掩膜内部像素为0

好的，以下是对您提出的问题的回答：

可以使用 torch.rand() 函数来生成一组随机数，使用这些随机数来生成反掩膜。使用以下代码可以实现这个功能：

import torch
import numpy as np

def add_random_mask(tensor):
    mask = torch.zeros_like(tensor)
    batch_size, channels, height, width = tensor.shape
    for i in range(batch_size):
        for j in range(channels):
            h, w = np.random.randint(30, 70, size=2)
            x, y = np.random.randint(0, height - h), np.random.randint(0, width - w)
            mask[i, j, x:x+h, y:y+w] = torch.rand(h, w)
    masked_tensor = tensor * (1 - mask)
    return masked_tensor

此代码可以创建一个大小为 (64, 3, 128, 128) 的张量，并将其中每个通道的部分随机覆盖为 0。对于每个通道，我们随机生成一个矩形，然后使用 `torch.rand()` 函数为该矩形内的像素生成一组随机数。然后将生成的反掩膜与输入张量相乘，即可得到一个添加了反掩膜的新张量。