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
时间: 2024-05-07 15:16:59 浏览: 14
好的,我已经理解您的问题。以下是实现此操作的代码:
```
import torch
def add_random_mask(tensor):
device = tensor.device
batch_size, _, height, width = tensor.size()
mask_size = (torch.randint(30, 71, (batch_size, 1, 1, 1), device=device),
torch.randint(30, 71, (batch_size, 1, 1, 1), device=device))
# create random mask
mask = torch.zeros((batch_size, 1, height, width), device=device)
for i in range(batch_size):
h, w = mask_size[0][i], mask_size[1][i]
x = torch.randint(0, width - w, (1,), device=device)
y = torch.randint(0, height - h, (1,), device=device)
mask[i, :, y:y+h, x:x+w] = 1
# create inverse mask
inv_mask = 1 - mask
# add mask to tensor
masked_tensor = tensor * mask
# add inverse mask
masked_tensor += torch.ones_like(tensor) * inv_mask
return masked_tensor
```
该函数接受一个已经加载到GPU上的tensor参数,并为其添加反掩膜,然后返回带有反掩膜的tensor参数。
事实上,这个函数创建了一个随机大小的反掩膜,并将其应用于原始张量。然后,一个反掩膜被创建,它是1的点的位置与反掩膜相反。最后,反掩膜被添加到tensor参数中,以得到带有反掩膜的tensor参数。