Я могу выполнить ваш код как в Jupyter, так и в Google Colab, используя TF 2.2.0
и Keras 2.3.0
.
Пожалуйста, ознакомьтесь с полным кодом и выводами ниже в интересах сообщества.
import tensorflow as tf
import keras
print(keras.__version__)
print (tf.__version__)
from numpy import array
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
# define dataset
series = array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
# define generator
n_input = 2
generator = TimeseriesGenerator(series, series, length=n_input, batch_size=8)
# define model
model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_dim=n_input))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# fit model
model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=1, epochs=200, verbose=0)
# make a one step prediction out of sample
x_input = array([9, 10]).reshape((1, n_input))
yhat = model.predict(x_input, verbose=0)
print(yhat)
Вывод:
2.3.1
2.2.0
[[11.588003]]
Если проблема не исчезнет, дайте мне знать, я рад помочь вам.