pytorch中的ConvTranspose2d参数

ConvTranspose2d是PyTorch中的二维卷积转置层，它的主要参数如下：

- in_channels：输入通道数。
- out_channels：输出通道数。
- kernel_size：卷积核的大小，可以是一个整数或一个元组。
- stride：卷积核的步长，可以是一个整数或一个元组。
- padding：对输入的边界增加0的层数。
- output_padding：输出边界增加0的层数，在转置卷积中通常需要指定。
- groups：输入和输出的组数。默认值为1。
- bias：是否包含偏置项。默认值为True。
- dilation：卷积核的膨胀率，可以是一个整数或一个元组。默认值为1。

ConvTranspose2d还有其他参数，包括padding_mode、transposed和output_padding_mode等，这些参数可以用来控制转置卷积的运算方式和输出大小。