TensForFlowJS节点绑定,无法设置自定义优化程序

我刚开始使用TensorFlowJS和TensorFlow,一般来说,我遇到了一个我无法完全解决的问题。我正在尝试更改优化器的学习速率,但一旦我使用自定义优化器,就会收到以下错误:

User-defined optimizer must be an instance of tf.Optimizer

为了创建我的模型,我做了以下工作(从文档中提取 here ):

const model = tf.sequential();
  model.add(tf.layers.dense({units:1, inputShape:[11]}));
  model.compile({
    optimizer: tf.train.sgd(0.000001),
    loss: 'meanSquaredError'
  });

据我所知,一切都应该有效。如果我只是传入默认的“sgd”优化器,它确实有效。

model.compile({loss:'meanSquaredError', optimizer:'sgd'});

和文档在 https://js.tensorflow.org/api/latest/index.html#train.sgd 也意味着第一个代码段应该返回sgdoptimer。

有人知道我做错了什么吗?

我正在使用以下TensorFlow包运行节点V8

"@tensorflow/tfjs-core": "^0.14.2",
"@tensorflow/tfjs-node": "^0.1.21",

如果我创建了我的优化程序并将其存储在一个单独的变量中。该var的console.log给出以下内容:

SGDOptimizer {
  learningRate: 0.000001,
  c: 
   Tensor {
     isDisposedInternal: false,
     shape: [],
     dtype: 'float32',
     size: 1,
     strides: [],
     dataId: {},
     id: 4,
     rankType: '0' } }

所以它看起来是初始化的