构建Keras模型的第四种方式：函数式API

Keras是一个流行的深度学习库，提供了多种构建神经网络模型的方式。在前面的教程中，我们已经介绍了使用Sequential模型和Subclassing模型来构建模型。在本教程中，我们将介绍Keras的第四种构建模型的方式，即函数式API。

函数式API是一种灵活而强大的方法，可以用于构建复杂的模型结构，包括多输入和多输出的模型。相比于Sequential模型的线性堆叠结构，函数式API允许我们创建具有分支和合并的模型图。下面我们将详细介绍如何使用函数式API构建模型。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们可以使用函数式API构建模型。下面是一个简单的示例，构建一个具有两个隐藏层的全连接神经网络：

# 定义模型的输入层
inputs = keras