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

好的，为了回答你的问题，我需要先向你解释一下反掩膜的概念。反掩膜是一种用于在图像处理领域中的一种遮罩处理方法，其目的是对图像的某些区域进行保护，以便更好地处理图像的其他区域。

下面是一个对输入后的tensor格式参数（64，3，128，128）添加反掩膜的函数示例代码:

import torch
import numpy as np

def add_random_mask(tensor):
    mask = np.zeros_like(tensor)
    h, w = tensor.shape[2:]
    alpha = np.random.uniform(low=0.2, high=0.5)
    for i in range(tensor.shape[0]):
        mask[i, :, :int(alpha * h), :int(alpha * w)] = 1
        np.random.shuffle(mask[i])
    mask = torch.tensor(mask)
    tensor.masked_fill_(mask.bool(), -1)
    return tensor

这个函数将在输入的tensor上添加反掩膜，并且反掩膜的形状是不规则的。具体地，该函数会在tensor的每个图片通道（第二个维度）上生成一个与tensor相同形状的反掩膜，该反掩膜的形状是一组不规则的矩形，其个数和位置是随机生成的。对于每个通道中的反掩膜，我们将其位置信息随机打乱，以确保其形状的不规则性。最后我们将反掩膜应用到tensor上，为填充了反掩膜区域的tensor的元素赋值为-1。