计算输出大小的公式在ConvTranspose2d的pytorch文档中。输入您的输入大小，设置您想要的输出大小，然后求解内核大小、步幅、填充等的公式。可能有多个有效的解决方案。
对于您的特定问题，可以使用以下方法：

from torch import nn

t = torch.ones((16, 64, 4, 4))  # test data
layer = nn.ConvTranspose2d(64, 64, kernel_size=(1, 3))
print(layer(t).shape)  # torch.Size([16, 64, 4, 6])

为了证明可以有多个有效解，这里是用于将形状为(16, 64, 1, 1)的Tensor上采样为(16, 64, 4, 4)的另一个解。

from torch import nn

t = torch.ones((16, 64, 1, 1))  # test data
layer = nn.ConvTranspose2d(64, 64, kernel_size=(4, 4))
print(layer(t).shape)  # torch.Size([16, 64, 4, 4])