input_shape = (4, 28, 28, 3) # 样本数：4，图片大小：28 * 28，通道：3
inputs = tf.random.normal(input_shape)
print(inputs.shape)
(4, 28, 28, 3)
output = tf.keras.layers.UpSampling2D(
(
3, # 行放大的倍数
2 # 列放大的倍数
)
)(inputs)
print(output.shape) # output.shape = (inputs.shape - 卷积核) / 步长 + 1
(4, 84, 56, 3)
最后
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