张量流不学习，我只有一条直线

Question

我有以下模型：

var model = tf.sequential();
        model.add(tf.layers.dense({inputShape : [1], units : 9, activation: 'sigmoid'}));
        model.add(tf.layers.reshape({targetShape: [3,3]}));
        model.add(tf.layers.lstm({
            units: 9,
            recurrentInitializer: 'glorotNormal',
            activation: 'sigmoid'
        }));
        model.add(tf.layers.dense({units : 1, activation: 'sigmoid'}));
        model.compile({
            loss: 'meanSquaredError',
            optimizer: 'adam',
            metrics: ['accuracy']
        });

我像下面这样训练它：

var t0 = performance.now();
                const history = await model.fit(xTrain, yTrain, {
                    epochs: 1,
                    batchSize : 128
                });

                yPredict = model.predict(xPredict).as1D();
                var t1 = performance.now();

对我自己的render（）函数的调用显示，即使经过10个时间段 我只有一条直线，没有在xTrain / yTrain中插入正弦函数。 xTrain / yTrain是具有1000个样本的正弦函数