我用火炬创建卷积神经网络。我的神经网络有许多卷积层，我试图添加一些反卷积层。但是，我在第一个SpatialFullConvolution图层之后无法预测张量的大小。
我使用大小为4的内核，间距为2，填充为1：
model:add(nn.SpatialFullConvolution(256, 128, 4, 4, 2, 2, 1, 1, 0, 0))
进入这一层我有256x4x4张量。根据{{3}}，我可以用
找到所得张量的宽度和高度owidth =（width - 1）* dW - 2 * padW + kW + adjW
oheight =（height - 1）* dH - 2 * padH + kH + adjH
使用上面的代码，我想我应该得到128x8x8张量。但是我的代码抛出一个错误并说它是一个128x10x10的张量。
文档错了还是我在这里疯了？如何使用我的256x4x4张量并使用SpatialFullConvolution图层获得128x8x8张量？