用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式图像（64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，并返回带反掩模的图像

好的，我可以为你回答这个问题。

以下是用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式图像（64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，并返回带反掩模的图像的代码：

import torch

def add_inverse_mask(image_tensor, mask_shape):
    # 创建输入图像大小的反掩模
    mask = torch.ones_like(image_tensor)
    mask[:, :, :mask_shape[0], :mask_shape[1]] = 0  # 反掩模的形状为mask_shape

    # 将反掩模应用于原始图像
    masked_image_tensor = image_tensor * mask

    return masked_image_tensor

使用这个函数，你可以传入一个形状为（64，3，128，128）的tensor格式图像和一个反掩膜的形状，然后获取带反掩模的图像。

注意，这个函数并没有对反掩膜的形状进行任何检查。如果传入的形状不能与图像的形状匹配，可能会引发异常。所以在使用函数时需要确保传入的形状是正确的。

相关问题

用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式参数（64，3，128，128）添加不规则形状的反掩膜，

可以使用以下代码定义函数：

import torch

def add_mask(tensor):
    # 生成噪点矩阵
    noise = torch.randn((64, 128, 128))
    # 生成一些随机形状的掩膜
    mask = torch.zeros((64, 128, 128))
    for i in range(64):
        for j in range(10):
            x1, y1 = torch.randint(0, 128-20, (2,))
            x2, y2 = torch.randint(x1+10, 128, (2,))
            mask[i, x1:x2, y1:y2] = 1

    # 生成反掩膜
    inv_mask = 1 - mask
    # 生成掩膜噪点
    masked_noise = noise * inv_mask.unsqueeze(1)
    # 原始张量加入掩膜噪点
    tensor_with_mask = tensor + masked_noise.unsqueeze(1)

    return tensor_with_mask

这个函数生成一个由随机噪点和掩膜生成的反掩膜矩阵，并将其添加到输入张量中，然后返回含有反掩膜和噪点的张量。

用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式参数（64，3，128，128）添加随机分布的、不规则形状的反掩膜，

好的，以下是代码实现：

import torch

def add_random_mask(tensor):
    shape = tensor.shape[2:]
    mask = torch.ones(shape)
    for i in range(5):
        x = torch.randint(low=0, high=shape[0], size=(1,))
        y = torch.randint(low=0, high=shape[1], size=(1,))
        mask[x:x+10, y:y+10] = 0
        
    mask = mask.unsqueeze(0).repeat(tensor.shape[0], 1, 1)
    mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=tensor.shape[2:], mode='nearest')
    return tensor * mask

该函数接收一个形状为(64, 3, 128, 128)的tensor，生成一个随机的、不规则形状的反掩膜，并将该反掩膜应用到该tensor上。具体实现过程如下：

1. 定义一个形状为(128, 128)的全1矩阵，作为初始反掩膜。
2. 随机生成5个起点坐标(x, y)，然后在(x, y)的位置开始，把对应位置的掩膜的10x10的区域设置为0。这样可以得到随机的、不规则形状的反掩膜。
3. 将反掩膜扩展到(64, 3, 128, 128)的形状，并将其与原tensor逐元素相乘。这样就实现了对传入的tensor格式参数添加随机分布的、不规则形状的反掩膜的功能。

希望这个答案能够帮助你，如果你有其他问题，请继续提出。