TensorFlow Keras 函数式 API 提供了一种灵活的方式来构建复杂的模型。它允许你以编程方式构建模型，使得模型的结构可以动态变化。

1. 函数式 API 简介

函数式 API 是 Keras 提供的一种高级 API，它允许用户通过定义层的组合来创建模型。这种方式与 Keras 的其他 API（如Sequential）相比，提供了更多的灵活性和控制能力。

2. 使用函数式 API 构建模型

使用函数式 API 构建模型通常包括以下步骤：

  • 定义输入张量：使用 Input 层定义模型的输入。
  • 添加层：使用各种层（如 Dense, Conv2D, MaxPooling2D 等）来构建模型。
  • 创建模型：使用 Model 类来创建最终的模型对象。
  • 编译模型：设置损失函数、优化器和评估指标。
  • 训练模型：使用 fit 方法来训练模型。

3. 示例代码

以下是一个简单的函数式 API 模型示例：

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入张量
inputs = Input(shape=(32,))

# 添加层
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 创建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型摘要
model.summary()

4. 扩展阅读

想要了解更多关于函数式 API 的信息，可以参考以下链接：

![神经网络结构图](https://cloud-image.ullrai.com/q/Neural_Network Structure Diagram_/)

希望这个指南能帮助你更好地理解和使用 TensorFlow Keras 函数式 API。