是否可以在Keras中并行运行多个已保存的模型？

是的，可以在Keras中并行运行多个已保存的模型。Keras是一个高级神经网络API，它提供了一种简单而直观的方式来构建、训练和部署深度学习模型。在Keras中，并行运行多个已保存的模型可以通过使用多线程或多进程来实现。

在多线程方面，可以使用Python的threading模块来创建多个线程，并在每个线程中加载和运行不同的模型。这样可以同时处理多个模型的推理或训练任务，提高效率。需要注意的是，在多线程环境下，需要确保模型之间的数据共享和同步操作的正确性。

在多进程方面，可以使用Python的multiprocessing模块来创建多个进程，并在每个进程中加载和运行不同的模型。多进程可以更好地利用多核处理器的计算能力，提高并行处理的效率。同样需要注意的是，多进程环境下需要考虑进程间的数据通信和同步问题。

除了使用多线程和多进程，还可以使用分布式计算框架如TensorFlow的分布式训练功能来实现模型的并行运行。这种方式可以将模型的计算任务分发到多台机器或多个计算节点上进行并行计算，进一步提高训练或推理的速度和效率。

总之，通过在Keras中使用多线程、多进程或分布式计算等方式，可以实现多个已保存模型的并行运行，从而提高计算效率和加速模型的训练或推理过程。

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