我是Keras的新手。我想实现反卷积以将形状矩阵（None，12,12,512）（其中None表示批处理大小）转换为形状输出（None，24、24、256）。因此，我使用了conv2DTrannspose层，其跨度为2，填充为相同，内核大小为3。但是我得到未定义的形状屁股输出。请指出我错过的事情
Using keras.layers,
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x = Reshape((12,12,512))(x)
print('gen_x2 shape is ',x.shape)
x = Conv2DTranspose(256,kernel_size=3,strides=2,padding='same')(x)
print('gen_x3 shape is ',x.shape)
#expecting output of shape(None,24,24,256)
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输出：
gen_x2的形状是（？，12，12，512）
gen_x3形状为（？，？，？，256）
预期输出：
gen_x2的形状是（？，12，12，512）
gen_x3形状为（？，24，24，256）