nn.ConvTranspose2d的功能是进行反卷积操作
nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1)
参数的含义：
- in_channels(int) – 输入信号的通道数
- out_channels(int) – 卷积产生的通道数
- kerner_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0的层数，高宽都增加padding
- groups(int, optional) – 从输入通道到输出通道的阻塞连接数
- bias(bool, optional) - 如果bias=True，添加偏置
- dilation(int or tuple, optional) – 卷积核元素之间的间距
