请用pytorch写一个基于对比学习的异常检测代码，数据是包含19个通道，长度为2048的时间序列

在PyTorch中，我们可以使用深度学习框架来进行基于对比学习的异常检测。通常，这类任务会利用双流网络（Siamese Network）结构，其中一个网络负责正常样本，另一个负责异常样本。以下是一个简单的示例，假设我们正在处理的是一对一的正常样本和异常样本对比：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class TimeSeriesDataset(Dataset):
    def __init__(self, normal_data, anomaly_data):
        self.normal_data = normal_data
        self.anomaly_data = anomaly_data
        self.length = 2048

    def __getitem__(self, idx):
        normal_sample = self.normal_data[idx, :].view(-1, 19, 2048)  # 将数据展平并添加通道维度
        anomaly_sample = self.anomaly_data[idx, :].view(-1, 19, 2048)  # 同样处理异常样本
        return {'normal': normal_sample, 'anomaly': anomaly_sample}

    def __len__(self):
        return len(self.normal_data)

class SiameseNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels=19, hidden_layers=[64, 32]):
        super().__init__()
        layers = [nn.Conv1d(input_channels, hidden_layers[0], kernel_size=1),
                  nn.ReLU(),
                  nn.MaxPool1d(kernel_size=2)]
        for i in range(1, len(hidden_layers)):
            layers.extend([nn.Conv1d(hidden_layers[i-1], hidden_layers[i], kernel_size=1),
                           nn.ReLU()])
        self.encoder = nn.Sequential(*layers)
        
        self.distance = nn.CosineSimilarity(dim=-1)  # 使用余弦距离度量相似性

    def forward(self, x):
        encodings = self.encoder(x)
        # 对于一对输入，计算它们的特征向量之间的相似度
        similarity = self.distance(encodings[:, 0], encodings[:, 1])
        return similarity

# 假设你已经有了正常的(normal_data)和异常(anomaly_data)的数据集
train_dataset = TimeSeriesDataset(normal_data, anomaly_data)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

model = SiameseNetwork()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 基于分类任务，假设异常样本标签为1，正常样本为0
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

for epoch in range(num_epochs):  # 训练循环
    for data in train_loader:
        inputs = data['normal'], data['anomaly']
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        labels = torch.zeros(len(outputs)).unsqueeze(1).long()  # 假设所有都是正常样本
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 接下来你可以使用模型预测新的时间序列数据，相似度低于某个阈值就被标记为异常

请注意，这只是一个基础的实现，实际应用中可能还需要调整网络结构、优化器和损失函数，以及更复杂的训练策略如正则化等。