阅读量:0
在PyTorch中，可以通过调整反卷积层的参数来控制输出的大小。具体来说，可以通过设置输出大小、卷积核大小、步幅（stride）和填充（padding）等参数来控制反卷积的输出大小。
以下是一个示例代码，演示如何控制反卷积层的输出大小：
import torch import torch.nn as nn # 定义输入张量 input = torch.randn(1, 1, 28, 28) # 反卷积层参数 in_channels = 1 out_channels = 1 kernel_size = 3 stride = 2 padding = 1 output_padding = 1 # 创建反卷积层 deconv = nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, output_padding) # 计算输出大小 output_size = deconv(input).size() print(output_size) 在上面的示例中，我们定义了一个反卷积层nn.ConvTranspose2d，并设置了输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充和输出填充等参数。通过调用反卷积层的size()方法，可以得到反卷积层的输出大小。
通过调整反卷积层的参数，我们可以灵活地控制反卷积的输出大小，以满足不同的需求。
