tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape,

strides, padding='SAME', name=None)

參數(shù)的設(shè)置和conv2d（卷積還是有一定區(qū)別的），比如第二個參數(shù)：先寫output_channels，再寫in_channels

這里的filter與conv2d有一點區(qū)別，反卷積【height，width，output_channels，in_channels】;卷積【height，width，in_channels，output_channels】