特征图大小为1*1时，怎么上采样成3*3

将特征图大小从 1x1 上采样到 3x3 可以使用反卷积（Deconvolution）操作。反卷积操作是卷积操作的逆运算，可以将低维度的特征图映射到高维度的特征图上。在深度学习中，反卷积操作通常被用于上采样，即将输入的低分辨率特征图上采样到高分辨率的特征图。

具体来说，我们可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架中提供的反卷积函数，将 1x1 的特征图上采样到 3x3。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.nn.conv2d_transpose() 函数实现反卷积操作；在 PyTorch 中，则可以使用 torch.nn.ConvTranspose2d() 函数。需要注意的是，在进行反卷积操作时，需要设置正确的卷积核大小和步长，以确保得到正确的上采样结果。