Привязка TensforflowJS nodejs, невозможно установить собственный оптимизатор

Я только начинаю работать с tenorflowjs и tenorflow в целом, и я столкнулся с проблемой, которую не могу решить. Я пытаюсь изменить скорость обучения для оптимизатора, но как только я использую настраиваемый оптимизатор, я получаю следующую ошибку:

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

чтобы создать свою модель, я делаю следующее (взято из документации здесь):

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

так что, насколько я вижу, все должно работать. И если я просто передам оптимизатор по умолчанию sgd, он действительно сработает.

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

и документы в https://js.tensorflow.org/api/latest/index.html#train.sgd также подразумевают, что первый фрагмент кода должен возвращать SGDOptimizer.

Есть ли у кого-нибудь идеи, что я делаю не так?

Я запускаю узел V8 со следующим пакетом tensorflow

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

Если я создам оптимизатор и сохраню его в отдельной переменной. В console.info этого var выдает следующее:

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

Итак, похоже, он инициализирован