使用上下文编码器加GAN网络，输入带有随机遮罩的128128图像，输出128128的特征图，生成器定义代码

很好，您的问题很有挑战性。这涉及到图像生成方面的内容。

使用上下文编码器加GAN网络生成图片是一种比较流行的图像生成方式。其中，上下文编码器是指编码器，能够将输入图像转化为低维度特征表示；GAN网络是指生成对抗网络，通过其中的生成器和判别器的博弈，不断迭代优化，在不断生成的图片中得到良好的效果。

以下是可以参考的生成器定义代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, nz=100, ngf=64, nc=3):
        super(Generator, self).__init__()

        self.main = nn.Sequential(
            # 输入为 128*128*1 的图像，输出为 64*64*ngf 的特征图
            nn.Conv2d(1, ngf, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf),
            nn.ReLU(True),

            # 输入为 64*64*ngf 的特征图，输出为 32*32*ngf*2 的特征图
            nn.Conv2d(ngf, ngf * 2, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 2),
            nn.ReLU(True),

            # 输入为 32*32*ngf*2 的特征图，输出为 16*16*ngf*4 的特征图
            nn.Conv2d(ngf * 2, ngf * 4, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 4),
            nn.ReLU(True),

            # 输入为 16*16*ngf*4 的特征图，输出为 8*8*ngf*8 的特征图
            nn.Conv2d(ngf * 4, ngf * 8, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 8),
            nn.ReLU(True),

            # 输入为 8*8*ngf*8 的特征图，输出为 4*4*ngf*16 的特征图
            nn.Conv2d(ngf * 8, ngf * 16, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 16),
            nn.ReLU(True),

            # 输入为 4*4*ngf*16 的特征图，输出为 2*2*ngf*32 的特征图
            nn.Conv2d(ngf * 16, ngf * 32, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(ngf * 32),
            nn.ReLU(True),

            # 输入为 2*2*ngf*32 的特征图，输出为 1*1*nz 的特征图
            nn.Conv2d(ngf * 32, nz, 2, 1, 0, bias=False),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        return self.main(x)

这是一个比较基础的生成器，其中，参数含义如下：

- nz: 随机噪声的维度
- ngf: 特征图的通道数
- nc: 彩色图像的通道数

在这个生成器中，输入为带有随机遮罩的128*128的图像，可以在一开始进行处理，例如加入一些随机噪声作为初始输入。然后，经过一些卷积操作后，输出特征图大小为128*128，即为所求的输出特征图。

由于生成器和判别器是通过博弈不断迭代优化的，训练的过程可能比较耗时间和计算资源。但是，得到的效果是比较好的。希望我的回答对您有所帮助。