Я хочу построить алгоритм, подобный automl, но не знаю, как обучить несколько моделей keras одновременно в кластере, таком как OAR2.
Предположим, у меня есть две разные модели керас, как это:
model1 = Sequential()
model1.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
activation='relu',
input_shape=input_shape))
model1.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model1.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model1.add(Dropout(0.25))
model1.add(Flatten())
model1.add(Dense(128, activation='relu'))
model1.add(Dropout(0.5))
model1.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model2 = Sequential()
model2.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
activation='relu',
input_shape=input_shape))
model2.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='selu'))
model2.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model2.add(Dropout(0.25))
model2.add(Flatten())
model2.add(Dense(128, activation='relu'))
model2.add(Dropout(0.5))
model2.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
Как можно обучить эти две модели одновременно в кластере?