說道上採樣，就不得不提一篇非常經典的論文FCN，其在使用卷積縮放尺度後，利用上採樣將特徵圖放大，實現圖像分割，並且論文中多次提到的利用雙線性插值實現上採樣，那麼在gluon中，如何實現呢？
這裏需要使用函數nn.Conv2DTranspose，本質就是下面這兩行（備註中包含參數介紹）
### 利用反捲積實現上採樣，初始化方式採用Bilinear便實現了雙線性插值上採樣
upsample=nn.Conv2DTranspose(channels=1024, kernel_size=4, padding=1, strides=2, groups=1024, weight_initializer=init.Bilinear())
### 如果將上採樣的學習率設置爲0，則始終是雙線性插值，參數不會變化
upsample.collect_params()/setattr("lr_mult", 0.0)
## 函數參數介紹
## channels: 這個通卷積的channel
## kernel_size: 這個不用多說，就是卷積核
## padding： 這個要多說一些，這個padding並不是conv2Dtranspose時候在特徵圖兩側添加的padding的數目，而是與它互逆的conv2D對應的padding數目，conv2Dtranspose兩側添加的數據是 kernel_size -1 - padding
## strides: 這裏也對應的是與之對應的conv2D所對應的strides
## groups: 不多說，好理解
## weight_initializer: 不多說，好理解
## 輸出尺度的計算方法
## out_height = (height-1)*strides[0]-2*padding[0]+kernel_size[0]+output_padding[0]
## out_width = (width-1)*strides[1]-2*padding[1]+kernel_size[1]+output_padding[1]
如果想實現的放大倍數爲f（偶數）通常的設置爲：
- kernel_size = 2f
- strides = f
- padding = f/2
-------- 介紹完了函數，就好好介紹一下轉置卷積是怎麼回事吧—
轉置卷積，顧名思義，肯定是把卷積轉置了，沒錯，在進行轉置卷積的時候，的確是將卷積轉置了，不過爲什麼將卷積轉置呢？實際是根據公式計算出來的，這就要從轉置卷積的目的說起了，其實轉置卷積的目的就是來進行卷積相反的計算，假如我們有特徵圖X，卷積核W，可以得到Y = WX，那麼我們已知Y和W如何得到X呢？利用公式就是，轉置就是這麼出來的，想要詳細瞭解的小夥伴可以參考鏈接https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100,以及一篇非常經典的paper：https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf
那麼從實現層面具體是怎麼做的呢？
其實也比較簡單，主要就是先padding後conv。
這裏可以根據是不是存在strides，而分成兩種情況：
- 情況一：沒有strides：
這就比較好理解了，下圖的第一張就是最典型的轉置卷積，其輸入圖像爲2x2大小，兩邊增加padding後，然後利用3x3的卷積核進行卷積操作，最終得到的是4x4的結果。
兩側增加的padding怎麼計算呢？這裏注意一下，再次強調一下，這裏padding的多少並不是函數中padding參數的值，而是kernel_size-1-padding的值，爲什麼是這個意思呢？主要是因爲函數要保證conv與convtranspose的參數一樣的情況下，可以互逆
- 情況二：strides不等於1：
這就是下面第二行的圖了，首先會在輸入特徵圖中間插入0點，然後再進行反捲積操作。
其實上面的圖是動圖，動圖可以訪問鏈接：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md
https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic#convolution-arithmetic