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tensorflow.jsで学習(訓練)中、ブラウザが固まる

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webgoto

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下記のコードを実行しています。
学習の内容は適当に他のサイトを参考にしたもので、結果はどうなってもよいのですが、
ブラウザで訓練(model.fit)が完了するまでに30秒ほどかかるものです。
model.fitを行なうと演算のためブラウザがロックされ、操作できなくなってしまいます。
tensorflow.jsのfitは非同期関数で別プロセスで実行されて、バックグラウンドで訓練できるため
ブラウザは固まらないものと思っていましたが、考え違いをしていますでしょうか。
ブラウザがロックされない設定があればお教え下さい。

よろしくお願い致します。

<!doctype html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<script src="tf.min.js"></script>
</head>
<body>
<script>

var model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.conv1d({filters: 64, kernelSize: 8, padding: 'same', inputShape: [64, 1], activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.maxPooling1d({poolSize: 2, padding: 'same'}));
model.add(tf.layers.conv1d({filters: 64, kernelSize: 8, padding: 'same', activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.maxPooling1d({poolSize: 2, padding: 'same'}));
model.add(tf.layers.conv1d({filters: 32, kernelSize: 8, padding: 'same', activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.conv1d({filters: 1, kernelSize: 8, padding: 'same', activation: 'tanh'}));
model.compile({optimizer: 'adam', loss: 'meanSquaredError'});

var raw_data = [];
for(var i = 0; i < 10000; i++) {
    raw_data.push((Math.sin(i) + Math.sin(3 * i) + Math.sin(10 * i) + Math.cos(5 * i) + Math.cos(7 * i)) / 5);
}

var xs = [];
var ys = [];

for(var j = 0; j < 9900; j++){
    xs.push(raw_data.slice(j, j+64));
    ys.push(raw_data.slice(j+64, j+80));
}

var train_X = tf.tensor2d(xs, [9900, 64]).reshape([9900, 64, 1]);
var train_Y = tf.tensor2d(ys, [9900, 16]).reshape([9900, 16, 1]);

async function train(){
    await model.fit(train_X, train_Y, {epochs: 10, validationSplit: 0.1});
    model.predict(tf.tensor3d(raw_data.slice(9600, 9664), [1, 64, 1])).print();
}

train();
</script>
</body>
</html>
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