pytorch 卷积后如何反映到原图

在使用 PyTorch 进行卷积操作时，可以使用 `nn.Conv2d` 模块来实现。卷积操作会将原始输入图像按照卷积核的大小进行滑动窗口计算，产生一个新的输出特征图。

如果要将卷积操作的结果反映到原始图像上，可以使用反卷积操作（也称为转置卷积）。反卷积操作可以将卷积操作的结果重新映射回原始输入图像的尺寸。

具体实现方法是，在卷积操作前记录输入图像的尺寸和卷积核的参数，然后在反卷积操作中使用相同的参数，将卷积操作的结果重新映射回原始图像的尺寸。

具体的代码实现可以参考 PyTorch 中的 `nn.ConvTranspose2d` 模块。