kernelサイズを4→2に変え、層を深くすると下記エラーが発生しました。
Calculated padded input size per channel: (3 x 3). Kernel size: (4 x 4). Kernel size can't be greater than actual input size

お手数ですが、原因と対策を教えていただけますでしょうか。
これはchaneelよりはkernelsizeを小さくしないといけないということでしょうか？
つまり、最小kernelサイズ＝チャネル数。
層を深くしたので、入力と出力は合うようには調整してますが、paddingなど他の引数は変更しなくてよい認識です。
（ganの実装なのですが、Discriminetorとgeneratorのkernel sizeがあってないのがいけないのでしょうか？）

下記は変更前と変更後のコードです。
n=32 nchannels
▼変更前
nn.ConvTranspose2d(100, n * 8, 4, 1, 0, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 8, n * 8, 4, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 8, n * 4, 4, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 4, n * 2, 4, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 2, n, 4, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n, nchannels, 3, 1, 1, bias=False))
▼変更後
nn.ConvTranspose2d(100, n * 8, 2, 1, 0, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 8, n * 8, 2, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n* 8, n * 8, 2, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 8, n* 4, 2, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 4, n * 2, 2, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n * 2, n, 2, 2, 1, bias=False))
nn.ConvTranspose2d(n, nchannels, 2, 1, 1, bias=False))