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: 2024-05-04 10:16:01 浏览: 20
好的,您的问题已经记录下来了。关于您的问题,可以按照以下方式定义该函数:
```python
import torch
def add_random_antimask(tensor):
device = tensor.device
batchsize, _, height, width = tensor.size()
mask_size = torch.randint(low=30, high=70, size=(batchsize, 2))
mask_height = mask_size[:, 0]
mask_width = mask_size[:, 1]
padded_mask = torch.zeros((batchsize, 1, height + 70, width + 70), device=device)
padded_mask[:, :, 35:height+35, 35:width+35] = 1
random_top = torch.randint(low=0, high=40, size=(batchsize,))
random_left = torch.randint(low=0, high=40, size=(batchsize,))
for i in range(batchsize):
padded_mask[i, :, random_top[i]:random_top[i]+mask_height[i], random_left[i]:random_left[i]+mask_width[i]] = torch.zeros((1, mask_height[i], mask_width[i]), device=device)
return tensor * padded_mask[:, :, 35:height+35, 35:width+35]
```
这个函数会随机生成反掩模大小(30x30到70x70之间)和反掩模位置,并将生成的反掩模应用到输入的Tensor上去,最终返回带有反掩模的Tensor参数。这个函数接受一个已加载到GPU上的Tensor参数(batchsize=64,3,128,128),因此您可以像这样调用该函数:
```python
tensor = torch.ones((64, 3, 128, 128), device='cuda')
masked_tensor = add_random_antimask(tensor)
```
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