要确定部分3D卷积和转置+2D卷积哪个更快，需要进行实际的性能测试。下面是一个基于Python和PyTorch的示例代码，可以用来比较它们的执行时间。

首先，我们导入所需的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import time

接下来，我们定义一个函数来执行部分3D卷积：

def partial_3d_convolution(input_tensor, kernel):
    # 定义部分3D卷积层
    conv = nn.Conv3d(input_tensor.size(1), kernel.size(1), kernel.size()[2:])
    conv.weight.data = kernel

    # 执行部分3D卷积
    start_time = time.time()
    output = conv(input_tensor)
    end_time = time.time()

    # 输出执行时间
    print("部分3D卷积执行时间：", end_time - start_time)

    return output

然后，我们定义一个函数来执行转置+2D卷积：

def transpose_2d_convolution(input_tensor, kernel):
    # 定义转置+2D卷积层
    conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(input_tensor.size(1), kernel.size(1), kernel.size()[2:])
    conv_transpose.weight.data = kernel

    # 执行转置+2D卷积
    start_time = time.time()
    output = conv_transpose(input_tensor)
    end_time = time.time()

    # 输出执行时间
    print("转置+2D卷积执行时间：", end_time - start_time)

    return output

最后，我们生成一些示例数据并测试这两种方法：

# 生成示例数据
input_tensor = torch.randn(1, 3, 8, 8, 8)
kernel = torch.randn(3, 3, 3, 3, 3)

# 执行部分3D卷积
partial_3d_convolution(input_tensor, kernel)

# 执行转置+2D卷积
transpose_2d_convolution(input_tensor, kernel)

上述代码将分别输出部分3D卷积和转置+2D卷积的执行时间。通过比较执行时间，您可以确定哪种方法更快。请注意，执行时间可能会因计算设备和输入数据的大小而有所不同。因此，建议对不同的输入进行多次测试，以获得更准确的结果。