ConvTranspose2dで3*3配列を5*5配列にアップサンプリングしたい

Question

試したこと

33→55のアップサンプリングをConvTranspose2dで実現するために、
まずConv2dによる逆の処理（55→33）の理解が必要と考え、下記の通り実行しました。
（こちらのサイト様等参考にしました）

import torch
import torch.nn as nn

in_channels = 1
out_channels = 1
kernel_size = 2
stride = 2
padding = 1

conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels,kernel_size,stride,padding)

x = torch.rand(1, 1, 5, 5) 
print(conv(x).size()) # torch.Size([1, 1, 3, 3])

上記のパラメータの条件で55配列が33配列になったので、これを参考に55配列にConvTranspose2dを実行したところ、44の配列が出力されました。

import torch
import numpy as np

#3*3の入力
Input = torch.tensor(np.array([[[[2.,3.,2.],[1.,2.,4.],[4.,2.,1.]]]]))

#2*2のカーネル
Kernel = torch.tensor(np.array([[[[2.,1.],[1.,2.]]]]))

Conv = torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels=1,
                                out_channels=1,
                                kernel_size=2,
                                stride=2,
                                padding=1,#実際の幅はdilation *(kernel_size - 1) - padding = 0 ?
                                output_padding=0,
                                bias = False)


Conv.weight.data = Kernel

Output = Conv(Input)
print(Output.size())#torch.Size([1, 1, 4, 4])

聞きたいこと

3*3に出力する場合はどのようにパラメータを調整すればよいでしょうか？
理解不足で恐縮ですが、ご教示いただけますと幸いです。