定义一个上下文编码的生成器代码结构，要求这个结构一定能够完整的加载Edge-Connect 的 InpaintingModel_gen.pth的预训练模型权重，并修复128x128大小的不规则掩膜图像

以下是一个可能的上下文编码生成器的代码结构，可以加载 Edge-Connect 的 InpaintingModel_gen.pth 预训练模型权重，并修复128x128大小的不规则掩膜图像：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class ContextEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ContextEncoder, self).__init__()
        # 加载预训练的模型
        self.inpainting_model = models.resnet18(pretrained=False)
        state_dict = torch.load('InpaintingModel_gen.pth') 
        self.inpainting_model.load_state_dict(state_dict)
        
        # 定义修复不规则掩膜图像的网络结构
        self.mask_conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 1, 3, padding=1),
        )
        
    def forward(self, x):
        # 修复不规则掩膜图像
        x = self.mask_conv(x)
        
        # 使用预训练的模型编码上下文信息
        x = self.inpainting_model(x)
        
        return x

需要注意的是，在加载预训练模型权重时，需要保证预训练模型和当前模型的层数、结构和参数名称一致。如果预训练模型和当前模型的结构不一致，可以通过修改模型结构或者手动调整参数名称来解决。此外，在修复不规则掩膜图像时，需要使用合适的网络结构和超参数来获得较好的修复效果。