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，我理解了你的问题。下面是用torch.ones()定义函数的代码：

import torch

def add_reverse_mask(tensor):
    mask_shape = (tensor.size(2), tensor.size(3))
    mask_size = torch.randint(low=30, high=71, size=(1,))
    mask = torch.ones(mask_shape)  # 创建一个全1的mask

    # 在随机位置添加反掩膜
    start_h = torch.randint(low=0, high=mask_shape[0] - mask_size.item(), size=(1,))
    start_w = torch.randint(low=0, high=mask_shape[1] - mask_size.item(), size=(1,))
    mask[start_h:start_h+mask_size.item(), start_w:start_w+mask_size.item()] = 0

    # 扩展mask到batchsize的维度
    mask = mask.unsqueeze(0).unsqueeze(0).repeat(tensor.size(0), tensor.size(1), 1, 1)

    # 将mask应用到tensor参数上
    tensor *= mask.to(tensor.device)

    return tensor

说明：

1. 首先，我们根据传入的tensor参数的大小来确定反掩膜的大小。因为每个样本的大小都是(batchsize, 3, 128, 128)，所以我们只需要获取第3和第4个维度的大小，即size(2)和size(3)。
2. 我们在30x30到70x70的范围内随机生成一个反掩膜的大小，然后创建一个全1的mask。
3. 随机生成反掩膜在mask中的位置，将mask中对应的位置赋为0。
4. 把mask扩展到batchsize的维度。
5. 将mask应用到tensor参数上，即将tensor中对应mask为0的位置清零。
6. 返回带有反掩模的tensor参数。