我在这里缺少一些基本知识。但是我总是使用tf.nn API进行转置卷积，在这里我必须指定输出形状，因为它是模糊的（Link）。
但是，对于TF 2.0，我切换到Keras子类化，现在我想知道为什么我不必为更高级别的API中的转置卷积指定输出形状。他们如何精确计算呢？
答案 0 :(得分：2)
tf.keras.layers.Conv2DTranpose的后端通过tf.nn.conv2d_transpose到tf.keras.backend.conv2d_transpose。
要计算output_shape的{{1}}参数，它要使用函数tf.nn.conv2d_transpose（定义为here）：
deconv_output_length