pytorch异常检测

pytorch异常检测是指使用pytorch库来检测时间序列数据中的异常。在上面提到的参考原文中，作者介绍了使用LSTM自动编码器进行时间序列异常检测的方法。

在pytorch中，可以使用torch.unsqueeze函数来改变张量的形状，通过增加维度的方式来处理数据。torch.unsqueeze函数的参数input是输入的张量，dim是要插入的维度，out是输出的张量（可选）。例如，torch.unsqueeze(x,0)将张量x在维度0上扩展，结果是一个新的张量，维度比原来多一维。

另外，torch.stack函数可以将多个张量按照指定的维度进行堆叠。它的用法是torch.stack(tensors, dim=0)，其中tensors是要堆叠的张量列表，dim是要堆叠的维度。例如，torch.stack([x1, x2, x3], dim=0)将张量x1、x2和x3在维度0上堆叠，结果是一个新的张量。

参考原文链接提供了更详细的方法和代码实现，您可以在那里找到更多关于pytorch异常检测的信息。