ConvTranspose2d(反卷积操作)
nn.ConvTranspose2d(反卷积操作)
1,公式：
**class torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,output_padding=0， groups=1,bias=True,dilation=1)**
2,参数含义：
in_channels(int) ---输入信号的通道数 out_channels(int) ----卷积产生的通道数 kernel_size(int or tuple) ---卷积核的大小 stride(int or tuple,optional) ---卷积步长，即要将输入扩大的倍数 padding(int or tuple,optional) ---输入的每一条边补充0的层数，高宽都增加2*padding output_padding(int or tuple,optional) ---输出边补充ing0de层数，高宽都增加2*padding groups(int ,optional) ---从输入通道到输出通道的阻塞连接数 bias(bool, optional) ---若bias=True，添加偏置 dilation（int or tuple,optional）---卷积核元素之间的间距
3，对于每一条边输入输出的尺寸的公式：
output=（input-1）*stride+output_padding -2*padding+kernel_size
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