就是上面代码的x)。...的模样
kernel = tf.random_normal(shape=[2,2,3,1])
# strides 和padding也是假想中 正向卷积的模样。...当然,x是正向卷积后的模样
y = tf.nn.conv2d_transpose(x,kernel,output_shape=[1,5,5,3],
strides=[1,2,2,1],padding...:
conv1 的 shape 是 (3, 25, 25, 20)
但是 deconv1 对 conv1 求导的时候,得到的导数 shape 却是 [3, 33, 33, 20],这个和 conv1...的shape 不匹配,当然要报错咯。