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,
时间: 2024-05-12 13:18:15 浏览: 92
可以使用以下代码定义函数:
```python
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。
相关问题
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。
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,我可以为你回答这个问题。
以下是用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的代码:
```python
import torch
def add_inverse_mask(image_tensor, mask_shape):
# 创建输入图像大小的反掩模
mask = torch.ones_like(image_tensor)
mask[:, :, :mask_shape[0], :mask_shape[1]] = 0 # 反掩模的形状为mask_shape
# 将反掩模应用于原始图像
masked_image_tensor = image_tensor * mask
return masked_image_tensor
```
使用这个函数,你可以传入一个形状为(64,3,128,128)的tensor格式图像和一个反掩膜的形状,然后获取带反掩模的图像。
注意,这个函数并没有对反掩膜的形状进行任何检查。如果传入的形状不能与图像的形状匹配,可能会引发异常。所以在使用函数时需要确保传入的形状是正确的。
阅读全文