Как работает ConvTranspose в pytorch с группами > 1? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь понять рабочий процесс convtranspose pytorch с группами > 1 , в основном сосредотачиваясь на процессе расчета между сгруппированными весами транспозиции и дополненными входными данными. Я экспериментировал со своим кодом, но не могу понять, каков был результат рассчитано.
Я провел эксперимент с моим кодом:

Код: Выделить всё

import torch
import torch.nn as nn
weight = torch.tensor([1,1,2] * 8).reshape(4,2,3)
transpose_conv = nn.ConvTranspose1d(4, 4, 3, stride=1, padding=2, groups=2,bias=False)
x = torch.tensor([1,1,1,1,1,1, 1,1,2, 1,1,2]).reshape(1,4,3).type(torch.float32)
with torch.no_grad():
transpose_conv.weight.copy_(weight.reshape(4, 2, 3))
print(transpose_conv(x))

и результат был тензорным([[[ 8.],[ 8.],[10.],[10.]]]), я не могу понять, как результат был рассчитан, не могли бы вы рассказать мне, как это происходит?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... ups-1-work