是卷积的一个逆过程，这里来研究下，怎么设置kenel_size,stride,padding,
首先给出卷积的计算公式：
output = (input - kenel + 2 * padding) / stride + 1
exm:
(112 - 3 + 2* 1)/2 + 1 = 56
这里是减半的核，
那么反卷积该怎么凑这三个参数呢。
这里分三种情况：
1.步长为1有填充： o = i + (k-1) - 2p
self.g1 = nn.ConvTranspose2d(3,64,kernel_size=4,stride=1,padding=0,bias=False)
2.步长为1没有填充： o = i + (k-1)
self.g1 = nn.ConvTranspose2d(3,64,kernel_size=4,stride=1,padding=0,bias=False)
3.全填充:o = i - (k -1)
经过试验：
o = (i-1)*s -2p + k
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本文标题：torch ConvTranspose2d
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