conv2dtranspose参数

Conv2DTranspose 是 TensorFlow 中的一个二维转置卷积层，它可以用于实现反卷积（Deconvolution）操作，也可以用于上采样（Upsampling）操作。Conv2DTranspose 的常用参数如下：

- filters：卷积核的数量，即输出的通道数。
- kernel_size：卷积核的大小，可以是一个整数或者是一个二元组。
- strides：卷积步长，可以是一个整数或者是一个二元组。
- padding：填充方式，可以是 'valid' 或者 'same'。
- activation：激活函数，可以是一个字符串或者是一个函数。
- use_bias：是否使用偏置。
- kernel_initializer：卷积核的初始化方法。
- bias_initializer：偏置的初始化方法。
- kernel_regularizer：卷积核的正则化方法。
- bias_regularizer：偏置的正则化方法。

下面是一个示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose

model = Sequential()
model.add(Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=(3,3), strides=(2,2), padding='same', activation='relu', input_shape=(14,14,32)))

这个模型包含一个输出通道数为 64、卷积核大小为 3x3、步长为 2x2、填充方式为 'same'、激活函数为 'relu' 的 Conv2DTranspose 层，输入形状为 (14,14,32)。