设计自动编码器时解决尺寸不匹配

Question

我具有以下自动编码器体系结构（Pytorch）：

        channels = 12
        # encoder
        self.conv0 = nn.Conv2d(1, channels, kernel_size=3, stride=1)
        self.mp0 = nn.MaxPool2d((2, 2), stride=2, return_indices=True)
        self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels * 2, padding=1, kernel_size=3, stride=1)
        self.mp1 = nn.MaxPool2d((3, 3), stride=2, return_indices=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(channels * 2, channels * 2, kernel_size=3, stride=1)
        # decoder
        self.convtransp0 = nn.ConvTranspose2d(channels * 2, channels * 2, kernel_size=3, stride=1)
        self.mup0 = nn.MaxUnpool2d((2, 2), stride=2)
        self.convtransp1 = nn.ConvTranspose2d(channels * 2, channels, kernel_size=3, stride=1)
        self.mup1 = nn.MaxUnpool2d((2, 2), stride=2)
        self.convtransp2 = nn.ConvTranspose2d(channels, 1, kernel_size=3, stride=1)

我打算使其对称。我的图片尺寸为512x512。 当我尝试运行它时，由于convtransp1和mup1之间的尺寸不匹配而出现异常：torch.Size（[5，12，256，256]）和torch.Size（[5，12，255，255]）。我的问题是关于解决这种失配的普遍态度？

目前，我正在采用最简单的方法：

def forward(self, x):
...
        y = self.convtransp1(y)
        y = y[:, :, :255, :255]
        y = F.relu(y)
        y = self.mup1(y, ixs0)

...