在单个GPU上并行训练几个不同的TensorFlow模型

Question

我有许多时间序列序列（超过500个），对于此特定任务，必须在每个序列上训练一个单独的LSTM，以进行将来的预测。顺序训练所有500个模型的效率非常低，尤其是因为每个模型的批处理大小为1，GPU利用率约为30％。

有没有办法在单个GPU上同时并行初始化和训练多个TensorFlow模型？这个想法类似于在批处理数据上训练单个模型，不同之处在于，批处理中的每个元素都使用不同的模型。