在使用tf.layers.conv2d_transpose时，输出张量形状是由什么定义的？

例如：如果输入是4x4x512，要使输出变为8x8x256，可以给定滤波器，但高度和宽度是如何定义的？还是说输出高度和宽度总是输入的两倍？

谢谢。

回答：

查看这个回答，它提供了一个公式来回答你的问题。https://stackoverflow.com/a/43624992/7431458

从上面的内容来看，输出形状是由步长、填充、核形状和输入形状定义的。你还需要设置输出形状参数，让Tensorflow知道预期的形状，因为上述链接中提到了某些特殊情况。

要更好地理解转置卷积的作用，请查看这里：

https://towardsdatascience.com/types-of-convolutions-in-deep-learning-717013397f4d