将 keras 时间序列生成器用于 sktime？时间戳是必需的吗？

如何解决将 keras 时间序列生成器用于 sktime？时间戳是必需的吗？

我有一个包含一些（35 列）变量和数百万（行）时间步长的数据框。我想用时间序列生成器 (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/sequence/TimeseriesGenerator) 剪切数据。我以前为一些神经网络做过。我想坚持使用生成器，因为我需要跳过一些样本，但目前不清楚有多少。

是否也可以使用生成器来提供 sktime 的示例？ 我有一个分类问题。数据以长模式提供。生成器不提供时间戳。或者有什么解决方法吗？ 我想使用 sktime，但未能获得正确的数据。数据包含时间变量，但记录时出现问题。所以有很大的差距，但这只是一个节省问题。

加载日期（减少到 10 行）：

变量 1	var2	var3	1 级	2级	3级
0.000565	0.97515	0.000052	1	0	0
0.000558	0.97514	0.000044	1	0	0
0.000553	0.97513	0.000036	1	0	0
0.000547	0.97512	0.000028	1	0	0
0.000541	0.97511	0.000018	1	0	0
0.000536	0.97510	0.000010	1	0	0
0.000531	0.97509	0.000006	1	0	0
0.000525	0.97508	0.000013	1	0	0
0.000520	0.97507	0.000021	1	0	0
0.000515	0.97506	0.000030	1	0	0

samplelen 为 6，samplingrate 为 1 的生成器的形状。它是第一个样本。

Shape of the generator data and label: (1,3,3) (1,3)
[[[5.6456e-04 9.7515e-01 5.2059e-05]
  [5.5257e-04 9.7513e-01 3.6473e-05]
  [5.4131e-04 9.7511e-01 1.8311e-05]]]
[[1 0 0]]

第二个示例如下：

Shape of the generator data1 and label1: (1,3)
[[[5.5834e-04 9.7514e-01 4.4129e-05]
  [5.4748e-04 9.7512e-01 2.8435e-05]
  [5.3617e-04 9.7510e-01 1.0407e-05]]]
[[1 0 0]]