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.csdn.net/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？
针对这个问题，我们在卷积的时候就已经有所介绍。在卷积时会发现，当步长不是1后，可能出现两个输入图像尺寸不一致的图，但是使用同样的卷积核及参数配置，最终得到了相同尺寸的输出图像。 这是由于不能整除导致的，因此在进行反卷积的时候，通过指定输出图像的尺寸来进行不同的操作，从而可以得到更好的效果。
2、首先看一下当 使用SAME模式，步长为二，指定不同的输出尺寸时的运行情况
import tensorflow as tfx1 = tf.constant(1,shape=[1,3,3,1],dtype=tf.float32)
kernel = tf.constant(1,shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)conv1 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,[1,6,6,1],[1,2,2,1],padding='SAME')
conv2 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,[1,5,5,1],[1,2,2,1],padding='SAME')with tf.Session() as sess:a,b = sess.run([conv1,conv2])print(a.shape,a)print(b.shape,b)输出：
(1, 6, 6, 1)
[[[[1.][1.][2.][1.][2.][1.]][[1.][1.][2.][1.][2.][1.]][[2.][2.][4.][2.][4.][2.]][[1.][1.][2.][1.][2.][1.]][[2.][2.][4.][2.][4.][2.]][[1.][1.][2.][1.][2.][1.]]]](1, 5, 5, 1)
[[[[1.][2.][1.][2.][1.]][[2.][4.][2.][4.][2.]][[1.][2.][1.][2.][1.]][[2.][4.][2.][4.][2.]][[1.][2.][1.][2.][1.]]]]
可以发现，输出了两个不同尺寸的图像。而从输出的像素值我们可以推断出，内部实际的运行机理是这个样子的，对于输出尺寸为５Ｘ５的图像，刚好可以整除，所以它的实现过程如下图所示：
首先，是对原始３Ｘ３的图像内部行和列之间进行填０，然后在外部一圈进行padding，然后用３Ｘ３的卷积核，以步长为１进行卷积运算，即可得到最终的尺寸为５Ｘ５的图像 。
而对于要输出为６Ｘ６的图像时，由于尺寸不能对应，此时在padding一圈之后，在进行运算时，又在图像的最左侧和最上方添加了一行零，之后再进行卷积，得到了６Ｘ６的输出。
这里可能有两个问题比较迷惑人：
第一个是：既然指定的步长是２，为什么在扩充后用步长为一的卷积进行运算？ 关于这个问题，其实那个步长为２并不是指卷积时的步长，这个步长决定的其实是在进行扩充填零时，在行和列之间填多少行零。
第二个是：在卷积时尺寸不够为什么在左侧和上方填０？ 这个问题我个人的看法是，在进行正常的卷积时，尺寸不是整数，我们是只在右侧和下方填零，从而得到了卷积后的结果，此时在最后一行一列的值其实是偏小的。 因此，在反卷积时，如果还在右侧和下方填零，可能会导致得到的图像最后几行几列的值都是零，影响精度，所以此时在左侧和上方补零。
3、再看一下 使用VALID模式，步长为2
import tensorflow as tfx1 = tf.constant(1,shape=[1,2,2,1],dtype=tf.float32)
kernel = tf.constant(1,shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)conv1 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,[1,6,6,1],[1,2,2,1],padding='VALID')
conv2 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,[1,5,5,1],[1,2,2,1],padding='VALID')with tf.Session() as sess:a,b = sess.run([conv1,conv2])print(a.shape,a)print(b.shape,b)输出：
(1, 6, 6, 1)
[[[[1.][1.][2.][1.][1.][0.]][[1.][1.][2.][1.][1.][0.]][[2.][2.][4.][2.][2.][0.]][[1.][1.][2.][1.][1.][0.]][[1.][1.][2.][1.][1.][0.]][[0.][0.][0.][0.][0.][0.]]]](1, 5, 5, 1)
[[[[1.][1.][2.][1.][1.]][[1.][1.][2.][1.][1.]][[2.][2.][4.][2.][2.]][[1.][1.][2.][1.][1.]][[1.][1.][2.][1.][1.]]]]从结果可以看出，此时的运行方法和上面是有区别的（输入图像的尺寸已经是2了，但是输出的尺寸依然可以是5和6）
对于输出为5来说，其实现方式如下图所示：
首先，因为有步长，所以依然在行列之间进行插0；但是由于设置为不进行填充，外围就必须填补更多的零。这个地方可以这样理解：因为不填充，所以若想得到２Ｘ２的图像，原始图像的尺寸必须是５Ｘ５，或者６Ｘ６，所以在进行反卷积时，为了能得到这个尺寸，就必须补上足够的零。 （这里参数名起的其实有误导性，不补零其实是补了更多的0）
对于输出６Ｘ６的也类似，但是因为尺寸不对应，所以需要在最右侧和最下方再填补一行零。 那么这里为什么是在右侧和下方，而刚刚介绍的是在左侧和上方呢？ 这主要是由于使用了VALID模式，在卷积时是直接忽略最后一行和最右侧一列的，所以会存在信息丢失，此时在该处补零是在补全忽略掉的信息。
总之，在SAME模式下是在最上方和最左侧补零，在VALID模式下是在最右侧和最下方补。
4、再看 在VALID模式下，步长为1 的情况
import tensorflow as tfx1 = tf.constant(1,shape=[1,2,2,1],dtype=tf.float32)
kernel = tf.constant(1,shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)conv2 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,[1,4,4,1],[1,1,1,1],padding='VALID')with tf.Session() as sess:b = sess.run(conv2)print(b.shape,b)输出：
(1, 4, 4, 1)
[[[[1.][2.][2.][1.]][[2.][4.][4.][2.]][[2.][4.][4.][2.]][[1.][2.][2.][1.]]]]因为此时步长为1，所以就不存在除不尽的问题，所以只有一个对应的输出图像尺寸。
根据最后的输出结果，可以推断出在内部的运算过程如下图所示：
因为此时步长为1，也就是没有步长，所以此时不在原始图像的内部插入0，又因为没有padding，所以直接补足够的0，保证卷积后得到对应的尺寸。
5、再看一下 使用SAME模式，步长为1 的情况
import tensorflow as tfx1 = tf.constant(1,shape=[1,4,4,1],dtype=tf.float32)
kernel = tf.constant(1,shape=[3,3,1,1],dtype=tf.float32)conv2 = tf.nn.conv2d_transpose(x1,kernel,[1,4,4,1],[1,1,1,1],padding='SAME')with tf.Session() as sess:b = sess.run(conv2)print(b.shape,b)输出：
(1, 4, 4, 1)
[[[[4.][6.][6.][4.]][[6.][9.][9.][6.]][[6.][9.][9.][6.]][[4.][6.][6.][4.]]]]这个情况下，就和普通的卷积操作一样了，直接在外围补一圈零，然后再进行卷积即可。输入输出的尺寸是一样的，因为此时不会改变尺寸大小。
此外还有任意填充、半填充、全填充等形式，这里不再介绍，有兴趣可以看：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic