如果要将edge-connect中的修补模式的预训练模型加载到自定义的上下文编码的结构进行128x128大小的不规则掩膜图像修复，那么这个网络结构代码要怎么定义

首先，你需要使用一个自定义的上下文编码模型对图像进行编码，以便于在修复模式下使用。这个编码模型可以是自己训练的，也可以使用预训练模型，比如 ResNet。

接下来，你可以使用以下代码定义修复模式的预训练模型：

import torch
import torch.nn as nn
from edgeconnect.models import InpaintGenerator

# Load the pre-trained inpaint generator
inpaint_generator = InpaintGenerator()
inpaint_generator.load_state_dict(torch.load('path/to/pretrained/model.pth'))

# Define the custom network
class MyInpaintNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, context_encoder):
        super(MyInpaintNetwork, self).__init__()
        
        # Use the context encoder to encode the image
        self.context_encoder = context_encoder
        
        # Use the pre-trained inpaint generator for the inpainting task
        self.inpaint_generator = inpaint_generator
        
    def forward(self, x, mask):
        # Encode the image using the context encoder
        encoded = self.context_encoder(x)
        
        # Use the pre-trained inpaint generator to generate the image
        inpainted = self.inpaint_generator(encoded, mask)
        
        # Return the inpainted image
        return inpainted

在这个代码中，我们定义了一个自定义的修复模式网络 `MyInpaintNetwork`，它使用一个自定义的上下文编码模型 `context_encoder` 来编码输入图像，然后使用预训练的修复模式模型 `inpaint_generator` 来修复图像。在 `forward` 方法中，我们首先使用上下文编码器对输入图像进行编码，然后将编码结果和掩膜传递给预训练的修复模型，生成修复后的图像。

需要注意的是，代码中使用了 `edgeconnect` 包中的 `InpaintGenerator` 模型，这个模型在 `edge-connect` 项目中定义并实现了不规则掩膜图像修复的功能。