nn.ConvTranspose2d 替代下采样示范

下面是使用 nn.ConvTranspose2d 替代下采样的示范代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个下采样层
downsample = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

# 定义一个反卷积层
upsample = nn.ConvTranspose2d(in_channels=16, out_channels=16, kernel_size=2, stride=2)

# 定义一个输入特征图
x = torch.randn(1, 16, 16, 16)

# 对输入特征图进行下采样
y = downsample(x)
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([1, 16, 8, 8])

# 对下采样后的特征图进行上采样
z = upsample(y)
print(z.shape)  # 输出：torch.Size([1, 16, 16, 16])

在上面的示例中，首先定义了一个下采样层（使用了 nn.MaxPool2d），然后对一个输入特征图进行了下采样，得到了一个输出特征图 y。接着定义了一个反卷积层（使用了 nn.ConvTranspose2d），并将 y 作为输入特征图进行了上采样，得到了一个输出特征图 z，其大小与输入特征图 x 相同。