用torch.ones()定义一个函数，传入已经加载到GPU上的tensor格式的参数（batchsize=64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，反掩模大小限制在30x30到70x70以内，返回带有反掩模的tensor参数

好的，您的问题已经收到。这里是您要求的代码：

import torch

def add_random_mask(tensor):
    # 创建随机大小的反掩模
    mask_size = torch.randint(30, 71, (2,))
    mask = torch.zeros(tensor.size()[-2:])
    x = torch.randint(0, tensor.size(-1) - mask_size[1], (1,))
    y = torch.randint(0, tensor.size(-2) - mask_size[0], (1,))
    mask[y:y+mask_size[0], x:x+mask_size[1]] = 1
    mask = mask.to(tensor.device).unsqueeze(0).repeat(tensor.size(0), 1, 1).unsqueeze(1)

    # 反掩模添加到参数上
    return tensor.masked_fill(mask==0, -1)
    
# 示例调用
batch_size = 64
tensor = torch.ones(batch_size, 3, 128, 128).cuda()
result = add_random_mask(tensor)

这个函数会创建一个随机大小的反掩模，然后将其添加到参数上。反掩模的大小限制在30x30到70x70以内，参数已经加载至GPU上。调用示例代码如下：

batch_size = 64
tensor = torch.ones(batch_size, 3, 128, 128).cuda()
result = add_random_mask(tensor)

函数中，我使用 `torch.randint()` 函数生成了反掩模的大小，然后使用 0 和 1 填充掩膜，即 1 表示掩盖的范围，0 表示不掩盖的范围。然后使用 `masked_fill()` 函数将掩盖范围之外的部分值置为 -1，实现了反掩盖的效果。