pytorch框架下孤立森林算法对齿轮箱多通道无标签数据异常诊断代码

以下是使用PyTorch框架实现孤立森林算法对齿轮箱多通道无标签数据异常诊断的代码：

import torch
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据
data = torch.load('data.pt')

# 调整数据维度
data = data.view(data.size(0), -1)

# 定义模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination='auto')

# 训练模型
model.fit(data)

# 预测异常数据
pred = model.predict(data)

# 统计异常数据个数
outliers = torch.sum(pred == -1)
print('异常数据个数:', outliers)

需要注意的是，这里使用了sklearn库中的孤立森林算法，虽然不是使用PyTorch框架实现的，但是可以使用PyTorch框架进行数据处理和预测。另外，需要将多通道数据调整为二维数据传入模型。