我可以在同一个脚本中构建三个keras模型吗？

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建第一个模型
model1 = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 构建第二个模型
model2 = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 构建第三个模型
model3 = keras.Sequential([
    keras.layers.LSTM(64, input_shape=(10, 32)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译和训练模型
model1.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model2.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model3.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 使用模型进行训练和预测
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