给出edgeconnect中使用places2数据集训练的InpaintingModel_gen.pth的原版上下文编解码器，对128x128大小的不规则白色掩膜图像进行修复的代码，以及具体操作步骤

1. 下载Places2数据集和EdgeConnect代码库

首先，需要到官方网站下载Places2数据集并解压到本地，还需要从GitHub上下载EdgeConnect代码库并解压到本地。下载链接如下：

Places2数据集：http://data.csail.mit.edu/places/places365/val_256.tar

EdgeConnect代码库：https://github.com/knazeri/edge-connect

2. 训练InpaintingModel_gen.pth模型

使用以下命令来开始训练InpaintingModel_gen.pth模型：

python train.py --checkpoints ./checkpoints --model inpainting_edge_model --name inpainting_model --dataroot ./datasets/places2 --batchSize 4 --gpu_ids 0 --nThreads 8

其中，`checkpoints`是模型保存的路径，`inpainting_edge_model`是模型名称，`inpainting_model`是训练名称，`dataroot`是Places2数据集所在的路径，`batchSize`是训练时批处理的大小，`gpu_ids`指定用哪些GPU来训练模型，`nThreads`是使用的线程数。

3. 进行图像修复

使用以下命令来修复图像：

python test.py --checkpoints ./checkpoints/inpainting_model --model inpainting_edge_model --input ./input.png --mask ./mask.png --output ./output.png --gpu_ids 0

其中，`checkpoints`是模型保存的路径，`inpainting_edge_model`是模型名称，`input`是需要修复的图像文件路径，`mask`是掩膜图像文件路径，`output`是修复后的图像文件路径，`gpu_ids`指定用哪些GPU来修复图像。

4. 具体操作步骤

1）下载Places2数据集并解压到本地

2）从GitHub上下载EdgeConnect代码库并解压到本地

3）使用命令行进入EdgeConnect代码库所在的目录

4）使用以上第二步提供的训练命令进行模型训练

5）使用以上第三步提供的修复命令修复图像

6）查看修复后的图像是否达到预期效果