１つのファイルの中で複数のモデルを別々に学習させ、その学習済モデルを別々で利用したい

１つのファイルの中で複数のモデルを別々に学習させ、その学習済モデルを別々で利用したいです。

以下が私が考えたコードです。
内容はわかりやすさの為、省略しました。
しっかりと別々に使えるでしょうか?
元々似たような結果を出すモデルなので、分かりにくいです。

python
1##１つ目
2def define_model_1():
3    inputs = Input(shape=(32, 32, 3))
4    x = Conv2D(64, (3, 3), padding='SAME', activation='relu')(inputs)
5    
6　　(モデルの中身　省略)
7
8    y = Dense(10, activation='softmax')(x)
9
10    model = Model(inputs, y)
11
12    # モデルのコンパイル。
13    model.compile(設定)
14    return model
15
16model_1 = define_model_1()
17
18#学習
19model_1.fit(設定)
20
21#保存
22model_1.save('保存先/ファイル名1.h5')
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25##2つ目
26def define_model_2():
27    inputs = Input(shape=(32, 32, 3))
28    x = Conv2D(64, (3, 3), padding='SAME', activation='relu')(inputs)
29    
30　　(モデルの中身　省略)
31
32    y = Dense(10, activation='softmax')(x)
33
34    model = Model(inputs, y)
35
36    # モデルのコンパイル。
37    model.compile(設定)
38    return model
39
40model_2 = define_model_1()
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42#学習
43model_2.fit(設定)
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45#保存
46model_2.save('保存先/ファイル名2.h5')
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52####読み込み####
53#学習時はコメントアウト
54model_1 = load_model('保存先/ファイル名1.h5'）
55model_2 = load_model('保存先/ファイル名2.h5'）
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58#この後、model_1、model_2を区別して使う
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1つの場合、
通常、学習させる場合は下記の様になると思います。

python
1#モデル１
2def define_model_1():
3    inputs = Input(shape=(32, 32, 3))
4    x = Conv2D(64, (3, 3), padding='SAME', activation='relu')(inputs)
5    
6　　(モデルの中身　省略)
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8    y = Dense(10, activation='softmax')(x)
9
10    model = Model(inputs, y)
11
12    # モデルのコンパイル。
13    model.compile(設定)
14    return model
15
16model_1 = define_model_1()
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18#学習
19model_1.fit(設定)
20
21#保存
22model_1.save('保存先/ファイル名1.h5')
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24#読み込み
25model_1 = load_model('保存先/ファイル名1.h5'）
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