DCGAN的原文里面给出的结构如下：
这是G的结构，而D则是完全相反的：
刚看论文的时候觉得结构很清晰，但是实际写代码的时候并不是很能够清楚表示，相信有很多人也是这种感觉，因此这边做一个分析，以便后面的同学理解。
这里面涉及到一个名词叫fractionally-strided convolution，与传统的卷积有所区别，这里先做个理解：
- regular convolution
输入大小为i，stride为s，padding为p，kernel为k，输出大小为o，则
(i=6, s=2, p=1, 0=3) - fractionally-strided convolution
o′=s(i′−1)+k−2p
其实相当于在输入中间插入s-1条0，然后按照一般的卷积方法。
到这之后，就可以来说说结构了，举例来说：
对D: 64*64*3->32*32*64
kernel 是 5*5, stride是2, padding是2，算出来是（64-5+2*2）/2 + 1 = 32。
对G: 32*32*128->64*64*3
kernel是5*5，这边不适用上述公式，算法是中间插入了32-1=31条0(行，列都插入)，周围再加2个padding，所以总长为32+31+2*2 = 67，（67-5）+1=64.
其他的都是类似的分析过程。
Tensorflow代码输出：