Keras的TimeseriesGenerator是一个方便的工具，可以用于在时间序列数据上生成批量的输入和输出样本。默认情况下，TimeseriesGenerator根据给定的时间窗口长度和步长来生成样本，并使用标签作为输出。但是，有时候我们可能希望在不使用标签的情况下使用TimeseriesGenerator。

以下是一种解决方案的示例代码，演示了如何在不使用标签的情况下使用Keras的TimeseriesGenerator：

import numpy as np
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator

# 生成示例时间序列数据
data = np.array([[i] for i in range(50)])
targets = np.array([[i] for i in range(1, 51)])

# 定义时间窗口长度和步长
window_size = 10
stride = 1

# 创建TimeseriesGenerator对象
data_generator = TimeseriesGenerator(data, targets,
                                     length=window_size, stride=stride,
                                     batch_size=1)

# 打印生成的样本
for i in range(len(data_generator)):
    x, _ = data_generator[i]
    print(x)

在上面的示例中，我们首先创建了一个简单的时间序列数据，其中每个时间步的输入和输出值相同。然后，我们定义了时间窗口长度和步长，并使用这些参数创建了一个TimeseriesGenerator对象。注意，我们将标签参数设置为targets，但由于我们不需要使用它们，所以使用了一个无用的变量名"_"来接收它们。

最后，我们通过循环遍历TimeseriesGenerator对象并打印生成的样本。在这个例子中，每个样本都是一个大小为10的时间窗口，步长为1的输入序列。

请注意，由于我们不使用标签，所以在创建TimeseriesGenerator对象时不需要传递标签数据。在生成样本时，我们使用了一个无用的变量名"_"来接收标签数据，以避免不必要的内存消耗。