定义一个函数，将输入的tensor格式图片加上不规则的掩膜，输出带有掩膜的tensor图像以及掩膜本身

好的，这是一个使用 PyTorch 的例子，定义一个函数来处理输入的图片和掩模：

import torch
import numpy as np

def add_mask(image_tensor):
    # 创建一个随机的掩模
    mask = torch.zeros(image_tensor.shape[2], image_tensor.shape[3])
    x = np.random.randint(0, image_tensor.shape[3] - 10)
    y = np.random.randint(0, image_tensor.shape[2] - 10)
    mask[x:x+10, y:y+10] = 1.0

    # 创建一个新的 tensor 并将其与掩模相乘
    masked_image = torch.zeros_like(image_tensor)
    masked_image[:] = image_tensor[:]
    for i in range(masked_image.shape[0]):
        masked_image[i, :, :] *= mask

    # 返回掩模和带有掩模的图像
    return masked_image, mask

你可以将此函数应用于您的输入 tensor 图像，使用以下代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 读取输入 tensor 图片
image_path = "/path/to/image"
image = Image.open(image_path).convert("RGB")
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 应用掩模
masked_image, mask = add_mask(image_tensor)

# 显示掩模和带有掩模的图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(mask.numpy(), cmap="gray")
plt.show()

masked_image = masked_image.squeeze(0).numpy().transpose((1, 2, 0))
plt.imshow(masked_image)
plt.show()

此代码将读取图像并将其转换为 PyTorch tensor 格式，然后应用掩模。最后，它将显示掩模和带有掩模的图像。