pytorch上采样两倍代码

在PyTorch中，可以使用nn.ConvTranspose2d来实现上采样两倍的操作。具体的代码如下所示：

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.randn(1, 1, 2, 2)
l = nn.ConvTranspose2d(1, 1, kernel_size=3, stride=2, padding=0)
y = l(x)
print(y.shape) # torch.Size([1, 1, 5, 5])

其中，nn.ConvTranspose2d的参数含义如下：
- in_channels：输入的通道数
- out_channels：输出的通道数
- kernel_size：卷积核的大小
- stride：步长
- padding：填充大小

在上述代码中，输入的x是一个大小为[1, 1, 2, 2]的张量，表示batch size为1，通道数为1，高度和宽度均为2的图像。nn.ConvTranspose2d的参数设置为输入通道数为1，输出通道数为1，卷积核大小为3，步长为2，填充大小为0。经过上采样后，输出的y是一个大小为[1, 1, 5, 5]的张量，表示batch size为1，通道数为1，高度和宽度均为5的图像。