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，下面是使用torch.ones()定义的函数，实现了您的要求：

import torch

def add_masked_tensor(tensor):
    # 构造反掩模
    mask_size = torch.randint(low=30, high=71, size=(2,))
    mask_h = mask_size[0].item()
    mask_w = mask_size[1].item()
    mask = torch.zeros((tensor.shape[2], tensor.shape[3]))
    center_h = torch.randint(low=mask_h // 2 + 1, high=tensor.shape[2] - mask_h // 2 - 1, size=(1,))
    center_w = torch.randint(low=mask_w // 2 + 1, high=tensor.shape[3] - mask_w // 2 - 1, size=(1,))
    start_h = center_h - mask_h // 2
    end_h = center_h + mask_h // 2
    start_w = center_w - mask_w // 2
    end_w = center_w + mask_w // 2
    mask[start_h:end_h, start_w:end_w] = 1

    # 将反掩模扩展为与batchsize相同的维度
    mask = mask.unsqueeze(0).expand(tensor.shape[0], -1, -1).to(tensor.device)

    # 将反掩模乘以tensor的值，消除mask外的部分
    masked_tensor = tensor * mask

    # 将反掩模加到tensor上
    masked_tensor = masked_tensor + (1 - mask)

    return masked_tensor

您可以使用以下代码进行测试，确保函数正确地执行了您的要求：

tensor = torch.ones((64, 3, 128, 128)).cuda()
masked_tensor = add_masked_tensor(tensor)
print(masked_tensor.shape)

函数的输出应该是torch.Size([64, 3, 128, 128])，确保您已经在GPU上实例化了tensor。