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进行异常诊断的代码：

import torch
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据
data = torch.load('gearbox_data.pt')

# 调整数据形状
data = data.view(data.shape[0], -1)

# 训练孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, max_samples='auto', contamination=float(0.1), max_features=1.0)
model.fit(data)

# 预测异常样本
preds = model.predict(data)

# 打印异常样本
print(torch.nonzero(torch.Tensor(preds == -1)))

上述代码中，首先通过torch.load()函数加载齿轮箱多通道无标签数据，然后使用Sklearn库中的IsolationForest类训练孤立森林模型。接着，利用训练好的模型对数据进行预测，并输出异常样本的索引。