tensorflow中转置卷积 conv2d_transpose 的实现机理及特殊情况处理方式

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本文详细介绍了TensorFlow中转置卷积`conv2d_transpose`的实现原理，包括SAME和VALID填充模式下的处理方式，以及步长对结果的影响。文章解析了转置卷积在不同输出尺寸、步长设置下的内部运算过程，帮助理解反卷积如何通过零填充和卷积操作得到期望的输出尺寸。

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想理解转置卷积的实现过程，首先应该深入理解一下卷积的实现过程，请参考我的另一篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37691909/article/details/89487724

接下来介绍一下转置卷积的情况。官方的函数原型如下：

tf.nn.conv2d_transpose(
    value,
    filter,
    output_shape,
    strides,
    padding='SAME',
    data_format='NHWC',
    name=None
)

其中，第一个参数value，是输入的图像，是一个四维张量，分别对应于【batchsize, 图像宽度，图像高度，图像深度】，数据类型也是浮点型

第二个参数filter，是卷积核的情况，也是四维张量，分别对应于【核宽度，核高度，输出图像深度，输入图像深度】，这里和卷积中的参数顺序正好相反

第三个参数output_shape，是输出图像的尺寸，是一个四个元素的向量，分别对应于【batchsize，输出图像宽度，输出图像高度，输出图像深度】，注意到，在卷积的参数列表中是没有这一项的，为什么会有这一项见下面的分析。

第四个参数strides，表示步长，是一个向量，对应于【1，水平步长，垂直步长，1】

第五个参数是填充方式，和卷积的一样，SAME对应填充，VALID对应不填充

下面将详细地对这个函数的实现过程进行解释。

1、为什么要指定输出图像的尺寸？