如何在caffe中以3D过滤的方式实现deconv层？

#include <caffe/caffe.hpp>

int main() {
  // 设置Caffe的模式和设备
  caffe::Caffe::set_mode(caffe::Caffe::GPU);
  caffe::Caffe::SetDevice(0);

  // 加载网络定义文件和权重文件
  caffe::Net<float> net("path/to/your/deploy.prototxt", caffe::TEST);
  net.CopyTrainedLayersFrom("path/to/your/weights.caffemodel");

  // 输入数据
  caffe::Blob<float>* input_blob = net.input_blobs()[0];
  // 设置输入数据的维度
  input_blob->Reshape(1, num_channels, height, width, depth);
  net.Reshape();

  // 前向传播
  net.Forward();

  // 获取输出数据
  const caffe::Blob<float>* output_blob = net.output_blobs()[0];
  const float* output_data = output_blob->cpu_data();

  // 输出结果
  for (int i = 0; i < output_blob->count(); ++i) {
    std::cout << output_data[i] << " ";
  }

  return 0;
}