定义一个函数，对传入的tensor（64，3，128，128）添加随机的、不规则且非矩形的遮罩，并返回带遮罩的img_masked

好的，我可以帮您解答这个问题。以下是一个可以实现您要求的Python函数：

import torch
import numpy as np

def add_mask_to_tensor(tensor):
    batch_size, num_channels, height, width = tensor.shape
    masked_tensor = tensor.clone()
    mask = torch.zeros((batch_size, 1, height, width))

    for i in range(batch_size):
        num_masks = np.random.randint(1, 4)
        for j in range(num_masks):
            mask_height = np.random.randint(16, height // 2)
            mask_width = np.random.randint(16, width // 2)
            mask_x = np.random.randint(0, height - mask_height)
            mask_y = np.random.randint(0, width - mask_width)
            mask[i, 0, mask_x:mask_x+mask_height, mask_y:mask_y+mask_width] = 1
            masked_tensor[i] *= mask[i]

    img_masked = masked_tensor.numpy()
    return img_masked

该函数接受形状为（64, 3, 128, 128）的张量作为输入，并输出带有随机遮罩的张量。主要思路是在输入张量上复制一个遮罩张量，再随机生成遮罩覆盖的区域，最后把遮罩张量应用到输入张量中，生成带有遮罩的图像。需要注意的是，为了确保没有任何遮罩区域是完全矩形的，生成区域的高度和宽度都是在一定范围内随机生成的。