将数据放入 CUDA 后，‌没有出现过拟合的原因可能在于 CUDA 的使用有助于提高计算效率和数据处理速度，‌从而使得模型训练过程更加高效。‌通过使用 CUDA，‌可以加速模型的训练过程，‌减少训练时间，‌这在某种程度上可能有助于避免过拟合。‌使用 CUDA 进行计算可以加快模型的训练速度，‌使得模型能够更快地收敛到一个较好的解决方案，‌这在一定程度上减少了模型在训练数据上过度拟合的风险。‌此外，

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在汇聚窗口到达的每个位置，它计算该窗口中输入子张量的最大值或平均值。torch.cat 则会对输入张量进行连接，‌不关心元素的位置，‌只要各个张量的拼接维度匹配即可。‌这种连接方式更加灵活，‌因为它不要求所有输入张量的形状完全相同，‌只要在拼接的维度上尺寸一致即可。‌这意味着堆叠后的张量的维度比输入张量序列的维度多一。torch.stack 会将输入张量序列按照指定维度进行逐个元素的堆叠，‌生成一

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在汇聚窗口到达的每个位置，它计算该窗口中输入子张量的最大值或平均值。torch.cat 则会对输入张量进行连接，‌不关心元素的位置，‌只要各个张量的拼接维度匹配即可。‌这种连接方式更加灵活，‌因为它不要求所有输入张量的形状完全相同，‌只要在拼接的维度上尺寸一致即可。‌这意味着堆叠后的张量的维度比输入张量序列的维度多一。torch.stack 会将输入张量序列按照指定维度进行逐个元素的堆叠，‌生成一