Tensorflow TensforflowJS节点绑定，无法设置自定义Optimizer

我刚刚开始使用tensorflowjs和tensorflow，我遇到了一个我不能完全解决的问题。我正在尝试更改优化器的学习速率，但一旦使用自定义优化器，我就会收到以下错误：

用户定义的优化器必须是tf.optimizer的实例

要创建模型，我将执行以下操作（摘自文档）：

就我所知，一切都应该正常。如果我只是传入默认的“sgd”Optimizer，它确实可以工作

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

同时，中的文档还暗示第一个代码段应该返回一个SGDOptimizer

有人知道我做错了什么吗

我使用以下tensorflow包运行NodeV8

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

如果我创建Optimizer并将其存储在单独的变量中。该变量的console.log提供以下内容：

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

因此，它似乎已初始化
您不应该直接在package.json中导入tfjs核心。如果单独导入tfjs节点，它将导入正确的tfjs核心版本

问题是您有双重依赖关系（我们将对此进行修复）。
您是否使用特定的节点js绑定？如果不是，你可以考虑删除TFJS节点BDIGNIGI没有使用特定绑定，我只是觉得它需要在服务器端环境下运行，而不是在浏览器中运行。但是，即使在删除它时，它仍然不起作用。在这里，您有一个使用tf.train.sgd的工作代码：即使使用您的模型代码，我也会得到与代码运行时完全相同的错误。我没有看到任何错误。你能给我一个输出错误代码的链接吗？啊，好的，谢谢，我不知道为什么我有双重依赖，可能是因为我安装了主软件包，然后核心遵循了多个安装说明。虽然现在如果我尝试安装@tensorflow/tfjs节点，我会遇到一个错误…找不到模块“https proxy agent”-虽然单独安装似乎在下一版本中已经奏效，但您只需添加tfjs节点包作为依赖项，并要求tf通过它。以下是修复此问题的PR：
SGDOptimizer {
  learningRate: 0.000001,
  c: 
   Tensor {
     isDisposedInternal: false,
     shape: [],
     dtype: 'float32',
     size: 1,
     strides: [],
     dataId: {},
     id: 4,
     rankType: '0' } }