nn.MaxUnpool2d(kernel_size=5, stride=2, padding=2)的输入张量和输出张量大小的关系，请举例说明

nn.MaxUnpool2d(kernel_size=5, stride=2, padding=2)是一个反池化层，它的作用是将池化层的输出恢复成输入的大小和形状。它的输入张量的大小应该是经过了池化操作后的张量大小，输出张量的大小应该和池化操作前的输入张量大小相同。具体来说，假设输入张量的形状是$(N, C, H_{in}, W_{in})$，则经过MaxPool2d池化操作（kernel_size=2, stride=2）后，输出张量的形状是$(N, C, H_{out}, W_{out})$，其中$H_{out}=\lfloor\frac{H_{in}}{2}\rfloor$，$W_{out}=\lfloor\frac{W_{in}}{2}\rfloor$。然后再经过一个反池化层nn.MaxUnpool2d(kernel_size=5, stride=2, padding=2)后，输出张量的形状应该和输入张量的形状相同，即$(N, C, H_{in}, W_{in})$，例如：

import torch.nn as nn
import torch

# 输入张量形状为(N, C, H_in, W_in)
x = torch.randn(2, 3, 6, 6)

# 经过MaxPool2d池化操作，输出张量形状为(N, C, H_out, W_out)
pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
y = pool(x)
print(y.shape)  # torch.Size([2, 3, 3, 3])

# 经过MaxUnpool2d反池化层，输出张量形状应该和输入张量形状相同
unpool = nn.MaxUnpool2d(kernel_size=5, stride=2, padding=2)
z = unpool(y, indices=None, output_size=(6, 6))
print(z.shape)  # torch.Size([2, 3, 6, 6])

上述代码中，输入张量的形状为$(2,3,6,6)$，经过MaxPool2d池化操作后，输出张量的形状为$(2,3,3,3)$，然后通过MaxUnpool2d反池化层，输出张量的形状应该和输入张量的形状相同，即$(2,3,6,6)$。