定义一个函数，对传入的tensor（64，3，128，128）添加随机的、不规则且非矩形的反遮罩，并返回带反遮罩的img_masked

好的，让我来回答你的问题。以下是对传入的tensor添加不规则反遮罩的函数实现代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

def add_random_mask(tensor):
    mask = torch.zeros_like(tensor)
    h, w = tensor.size(2), tensor.size(3)

    # 生成随机的多边形mask
    num_polygons = torch.randint(low=5, high=10, size=(1,))
    for i in range(num_polygons):
        poly = torch.randint(low=0, high=h, size=(6,))
        poly = poly.view(3, 2)
        mask = draw_polygon(mask, poly, i + 1)

    # 将mask转换为反遮罩
    mask = 1 - mask

    # 对tensor应用反遮罩
    img_masked = tensor * mask

    return img_masked

def draw_polygon(img, poly, label):
    h, w = img.size(2), img.size(3)
    mask = torch.zeros_like(img)
    mask_label = label * torch.ones_like(img[:, :1, :, :])

    # 使用0像素填充多边形
    img = F.pad(img, (1, 1, 1, 1), mode='constant', value=0)
    mask = F.pad(mask, (1, 1, 1, 1), mode='constant', value=0)
    poly = poly + 1  # 偏移1个像素，避免越界

    # 绘制多边形
    mask = F.polygon(mask, poly, 1, mode='fill')
    mask_label = F.polygon(mask_label, poly, label, mode='fill')

    # 剪裁多边形
    img = img[:, :, poly[:, 0].min():poly[:, 0].max() + 1, poly[:, 1].min():poly[:, 1].max() + 1]
    mask = mask[:, :, poly[:, 0].min():poly[:, 0].max() + 1, poly[:, 1].min():poly[:, 1].max() + 1]
    mask_label = mask_label[:, :, poly[:, 0].min():poly[:, 0].max() + 1, poly[:, 1].min():poly[:, 1].max() + 1]

    # 将多边形掩码应用于图像和标签
    img = img * mask
    mask_label = mask_label * mask

    # 将结果添加到原始图像和标签中
    img = F.pad(img, (poly[:, 1].min(), w - poly[:, 1].max() - 1, poly[:, 0].min(), h - poly[:, 0].max() - 1), mode='constant', value=0)
    mask_label = F.pad(mask_label, (poly[:, 1].min(), w - poly[:, 1].max() - 1, poly[:, 0].min(), h - poly[:, 0].max() - 1), mode='constant', value=0)
    img += mask_label.float()

    return img

这个函数可以对输入的tensor（64，3，128，128）添加一个随机的、不规则且非矩形的反遮罩，并返回带反遮罩的img_masked。函数的实现方法是：先生成一组随机的多边形mask，然后将其转换为反遮罩，并将其应用于输入的tensor，得到带反遮罩的图像。

希望这个答案能够帮到你！