用torch.ones()定义一个函数，传入已经加载到GPU上的tensor格式的参数（64，3，128，128）添加任意形状的反掩膜，反掩模大小限制在30x30到70x70以内，返回带有反掩模的tensor参数

可以使用如下代码定义一个函数：

import torch

def add_reverse_mask(tensor):
    # 生成一个在30x30到70x70之间大小的随机反掩膜
    mask_size = torch.randint(low=30, high=71, size=(2,))
    mask = torch.zeros_like(tensor[:, 0, :, :])
    start_h = torch.randint(low=0, high=tensor.shape[2] - mask_size[0], size=(1,))
    start_w = torch.randint(low=0, high=tensor.shape[3] - mask_size[1], size=(1,))
    mask[start_h:start_h+mask_size[0], start_w:start_w+mask_size[1]] = 1
    mask = torch.stack([mask] * tensor.shape[1], dim=1)
    # 将反掩膜应用于tensor
    tensor_masked = tensor * mask.to(tensor.device)
    return tensor_masked

该函数接受一个已经加载到GPU上的大小为(64, 3, 128, 128)的tensor参数，并返回一个带有反掩模的tensor参数。使用该函数的代码如下：

# 构造输入tensor
tensor = torch.randn((64, 3, 128, 128)).to('cuda')
# 添加反掩模
tensor_masked = add_reverse_mask(tensor)