Keras+Tensorflowで作ったモデルを別Threadでは読み込めない？

Azure WebApps にデプロイしたPython機械学習プログラムがタイムアウトするからの派生です。
経緯は上記URLをご参照いただきたいのですが、

Python＋Flaskで作ったAPIの起動に時間がかかっていたためAzureのWebAppsで実行開始できなかった
時間がかかっていたのはTensorflowの起動＆多数のモデルを起動時にloadしていたため
アドバイスの通りモデルのLoadを別スレッド化したことでAPIの起動をスムーズにすることに成功

…したんですが、今度はその読み込んだモデルが使用できない事象に見舞われてしまっています。
なにやらtensorflowのセッションが開始されていない旨のエラーが？

Using TensorFlow backend.
Exception in thread Thread-1:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 942, in _run
    allow_operation=False)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 2584, in as_graph_element
    return self._as_graph_element_locked(obj, allow_tensor, allow_operation)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 2663, in _as_graph_element_locked
    raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj)
ValueError: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 3, 32), dtype=float32) is not an element of this graph.
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\threading.py", line 916, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\threading.py", line 864, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "c:\Users\shikatech\main.py", line 113, in model_loader
    models[key] = load_model("./models/"+ key + ".hdf5")
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\keras\models.py", line 246, in load_model
    topology.load_weights_from_hdf5_group(f['model_weights'], model.layers)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 3189, in load_weights_from_hdf5_group
    K.batch_set_value(weight_value_tuples)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 2370, in batch_set_value
    get_session().run(assign_ops, feed_dict=feed_dict)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 789, in run
    run_metadata_ptr)
  File "C:\ProgramData\Miniconda3\envs\mykeras\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 945, in _run
    + e.args[0])
TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 3, 32), dtype=float32) is not an element of this graph.
 * Running on http://127.0.0.1:5000/ (Press CTRL+C to quit)

探してみるとこんな記事を見つけたわけですが、結局何が悪くてどうすればいいかが検討もつかず…

Python
import base64
import io
import json
from datetime import datetime
from platform import python_version

import keras
import numpy as np
from flask import Flask, jsonify, make_response, request
from keras import metrics
from keras.layers import Conv2D, Dense, Dropout, Flatten, MaxPooling2D
from keras.models import Sequential, load_model
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img
from keras.utils import np_utils
from PIL import Image

from collections import defaultdict
from threading import Thread

app = Flask(__name__)
app.config['JSON_AS_ASCII'] = False

model = load_model("./models/model1.hdf5")
models = defaultdict(lambda: '')
statuses = defaultdict(lambda: 'Still loading')
keys = ("model1","model2")

@app.route('/status')
def status_check():
    return '\n<br />'.join(key + ' -> ' + statuses[key] for key in keys) + '\n<br />'

@app.route('/api/judge', methods=['GET', 'POST'])
def judge():
    try:
        for key in keys:
            if statuses[key] == "Still loading":
                return make_response(jsonify({"status": "failure", "message": "The api server is in preparation."}), 503)

        if request.method == "POST":
            content_type = request.headers["Content-Type"]
            if content_type == None or \
                    not content_type.startswith("application/json") or \
                    "img" not in request.json or \
                    "clock" not in request.json:
                return make_response(jsonify({'status': 'failure'}), 405)

            base64str = request.json["img"]
            # POSTで渡ってきたbase64文字列は「+」が「 」（スペース）に変換されてしまっているため、元に戻してやってからDecode。
            dec_image = base64.b64decode(base64str.replace(" ", "+"))
            img = Image.open(io.BytesIO(dec_image))
            img = img.convert("RGB")  # カラーモードの変更
            img = img.resize((100, 100))  # 画像サイズの変更
            data = np.asarray(img)
            data = data.astype("float") / 255

            img = data

            pred1 = models["model1"].predict(np.array([img]))
            pred2 = models["model2"].predict(np.array([img]))

            return make_response(jsonify({"status": "OK"}), 200)
        else:
            return make_response(jsonify({'status': 'failure'}), 405)
    except:
        import traceback
        traceback.print_exc()
        return make_response(jsonify({"status": "failure", "message": "Internal server error"}), 500)

def model_loader():
    for key in keys:
        models[key] = load_model("./models/"+ key + ".hdf5")
        statuses[key] = 'Ready'

Thread(target=model_loader, daemon=True).start()
if __name__ == '__main__':
    app.run()

どなたか思い当たるフシはありませんでしょうか？

追記（解決）

コメントで頂いた内容を踏まえ、次のコードでちゃんと動くようになりました。

Python
import tensorflow as tf

graph = tf.get_default_graph()

～中略～

def model_loader():
    global graph
    with graph.as_default():
        for key in keys:
            models[key] = load_model("./models/"+ key + ".hdf5")
            statuses[key] = 'Ready'