用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式图像（64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，并返回带反掩模的图像

好的，我来回答你的问题。

可以使用如下的代码来定义一个函数，对传入的tensor格式图像（64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，并返回带反掩模的图像。

import torch

def add_mask(img):
    # 创建一个形状为（64，3，128，128）的反掩模
    mask = torch.ones((64, 3, 128, 128), dtype=torch.float32)
    mask[:, :, 32:64, 32:96] = 0  # 任意形状的反掩模
    
    # 将反掩模和图像相乘，并返回带反掩模的图像
    return img * mask

在上面的代码中，我们首先使用 `torch.ones()` 函数创建了一个形状为（64，3，128，128）的反掩模，并且将其中的一部分（即32-64行，32-96列）设置为0，这就形成了一个任意形状的反掩膜。然后，我们将图像和反掩模相乘，并返回带反掩模的图像。

希望能够帮到你！如果你有其他问题，可以继续向我提问哦！

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用torch.ones()定义一个函数，对传入的tensor格式参数（64，3，128，128）添加不规则形状的反掩膜，

可以使用以下代码定义函数：

import torch

def add_mask(tensor):
    # 生成噪点矩阵
    noise = torch.randn((64, 128, 128))
    # 生成一些随机形状的掩膜
    mask = torch.zeros((64, 128, 128))
    for i in range(64):
        for j in range(10):
            x1, y1 = torch.randint(0, 128-20, (2,))
            x2, y2 = torch.randint(x1+10, 128, (2,))
            mask[i, x1:x2, y1:y2] = 1

    # 生成反掩膜
    inv_mask = 1 - mask
    # 生成掩膜噪点
    masked_noise = noise * inv_mask.unsqueeze(1)
    # 原始张量加入掩膜噪点
    tensor_with_mask = tensor + masked_noise.unsqueeze(1)

    return tensor_with_mask

这个函数生成一个由随机噪点和掩膜生成的反掩膜矩阵，并将其添加到输入张量中，然后返回含有反掩膜和噪点的张量。

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，

好的，以下是代码实现：

import torch

def add_random_mask(tensor):
    shape = tensor.shape[2:]
    mask = torch.ones(shape)
    for i in range(5):
        x = torch.randint(low=0, high=shape[0], size=(1,))
        y = torch.randint(low=0, high=shape[1], size=(1,))
        mask[x:x+10, y:y+10] = 0
        
    mask = mask.unsqueeze(0).repeat(tensor.shape[0], 1, 1)
    mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=tensor.shape[2:], mode='nearest')
    return tensor * mask

该函数接收一个形状为(64, 3, 128, 128)的tensor，生成一个随机的、不规则形状的反掩膜，并将该反掩膜应用到该tensor上。具体实现过程如下：

1. 定义一个形状为(128, 128)的全1矩阵，作为初始反掩膜。
2. 随机生成5个起点坐标(x, y)，然后在(x, y)的位置开始，把对应位置的掩膜的10x10的区域设置为0。这样可以得到随机的、不规则形状的反掩膜。
3. 将反掩膜扩展到(64, 3, 128, 128)的形状，并将其与原tensor逐元素相乘。这样就实现了对传入的tensor格式参数添加随机分布的、不规则形状的反掩膜的功能。

希望这个答案能够帮助你，如果你有其他问题，请继续提出。