什么定义了 tf.layers.conv2d_transpose 的输出张量形状？
What defines the output tensor shape of tf.layers.conv2d_transpose?
当使用 tf.layers.conv2d_transpose 时，什么定义了输出张量形状？
例如：如果输入为4x4x512，输出为8x8x256，可以给出过滤器，但是高度和宽度是如何定义的？
或者它总是输入高度和宽度的两倍？
谢谢。
检查此答案，它提供了一个可以回答您问题的公式。
从上面可以看出，定义输出形状的是步幅、填充、内核形状和输入形状。您还必须设置输出形状参数，让 Tensorflow 知道预期的形状是什么，因为上面提到的一些附带情况 link.
为了更好地解释转置卷积在此处检查的内容：
https://towardsdatascience.com/types-of-convolutions-in-deep-learning-717013397f4d
当使用 tf.layers.conv2d_transpose 时，什么定义了输出张量形状？
例如：如果输入为4x4x512，输出为8x8x256，可以给出过滤器，但是高度和宽度是如何定义的？ 或者它总是输入高度和宽度的两倍？
谢谢。
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从上面可以看出，定义输出形状的是步幅、填充、内核形状和输入形状。您还必须设置输出形状参数，让 Tensorflow 知道预期的形状是什么，因为上面提到的一些附带情况 link.
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