用torch.ones()定义一个函数,对传入的tensor格式参数(64,3,128,128)添加随机分布的、不规则形状的反掩膜,
时间: 2024-05-11 21:16:39 浏览: 10
触发ChitGPT:
您好!感谢您与我进行对话。根据您的描述,我可以为您提供一段代码,用torch.ones()定义一个函数,对传入的tensor格式参数(64,3,128,128)添加随机分布的、不规则形状的反掩膜。下面是代码,请查看:
```
import torch
import numpy as np
def add_random_mask(tensor):
# 定义屏蔽概率为0.5
p = 0.5
# 定义样本尺寸
sample_size = tensor.size()
# 生成掩膜
mask = torch.zeros(sample_size)
# 对每个样本进行掩膜生成
for i in range(sample_size[0]):
# 随机生成掩膜分割线
line = np.random.randint(0, sample_size[2], size=sample_size[2]//2)
line = np.concatenate([line, sample_size[2]//2+line])
np.random.shuffle(line)
mask[i,:, line, :] = 1
# 对tensor应用掩膜
tensor = tensor * mask + (1 - mask) * torch.randn(sample_size) * p
return tensor
```
这个函数会对传入的tensor参数进行一些操作,生成一个不规则形状的随机反掩膜,同时给每个位置应用掩膜,应用掩膜之后再加上随机噪声。希望这段代码能够帮助到您。如果您有任何其他问题,欢迎继续问我。