🌟TensorFlow Keras Functional API 指南

Functional API 是 Keras 提供的一种灵活的模型构建方式，允许用户通过图层间的连接关系定义复杂模型结构。相比 Sequential 模型，它更适合处理多输入/多输出、共享层等场景。

✅ 优点与适用场景

• 🔁 灵活构建复杂网络拓扑
• 🔄 支持层共享（如双向 RNN）
• 📌 适用于多输入多输出模型
• 🧠 更直观地表达层间依赖关系

📚 核心概念

1. 输入层定义
   使用 Input(shape=...) 创建输入张量
   示例：inputs = Input(shape=(128,))

2. 层连接方式
   通过 layers.Dense(...)(inputs) 实现
   支持嵌套结构：outputs = Dense(64, activation='relu')(Dense(128)(inputs))

3. 模型编译与训练

   model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
   model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
   

🧪 实战示例

from tensorflow.keras import layers, models

# 定义输入
inputs = layers.Input(shape=(784,))

# 构建网络
x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = layers.Dense(32, activation='relu')(x)
outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 创建模型
model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.summary()

📁 相关学习资源

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• 了解 Keras 模型编译细节
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📌 提示：Functional API 与 Sequential 模型并非对立，可结合使用提升开发效率。建议通过 官方教程 深入实践。