Demystify Transposed Convolutional Layer

output_padding.py

# Create a TCL layer with stride=2, output_padding=1
transConv4 = nn.ConvTranspose2d(1, 1, 3, stride=2, output_padding=1, bias=False)
# Set kernel weights to be 1
transConv4.weight.data = torch.ones(1,1,3,3)
# Calculate
transConv4(input_data)

# Output:
# tensor([[[[ 1.,  1.,  3.,  2.,  2.,  0.],
#           [ 1.,  1.,  3.,  2.,  2.,  0.],
#           [ 4.,  4., 10.,  6.,  6.,  0.],
#           [ 3.,  3.,  7.,  4.,  4.,  0.],
#           [ 3.,  3.,  7.,  4.,  4.,  0.],
#           [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]]])