到目前为止，我正在（拼命）试图弄清楚Tensorflow 2.0的运气不好，但是我认为我已经满足了目前的需求。

我已经按照the doc here建立了一个简单的网络来预测库存数据（而不是天气数据），而现在我想做的是，使用该数据的最新/最近部分来预测未来验证数据集。我希望其他人已经读过它，可以在这里为我提供帮助。

使用验证数据集预测未来的代码如下：

for x,y in val_data_multi.take(3):
  multi_step_plot(x[0],y[0],multi_step_model.predict(x)[0])

...据我所知，它需要一个随机的块（3次独立的时间），在我的情况下是20行x 9列的部分，来自val_data_multi“重复数据集”类型，然后使用模型的multi_step_plot函数吐出一个图，该图具有基于验证数据集的随机部分的预测值。但是，如果我不想只看随机验证部分，而又想使用实际数据集的底部怎么办？因此，如果我在验证数据集的底部有最近的股票数据，并且想要预测尚未发生的未来，那么我该如何从该集合的底部获取20x9的部分，而不仅仅是“拿”一个随机部分进行预测？

作为伪代码试图解释我要做什么，我正在尝试类似的事情：

for x,y in val_data_multi[-20:].take(1): #.take(3)

...尝试使它的一部分从底部开始向上20行，并从所有列开始。但是，这当然不能像TypeError: 'Repeatdataset' object is not subscriptable一样起作用。

我希望这是有道理的，如果对我发布代码有帮助，我可以做到，但是我只是使用该页面中已经显示的内容，只是进行了一些修改以使用库存数据集，就是这样。