Keras实例教程之构建模型的第三种方式——函数式API

在Keras中，我们可以使用多种方式来构建深度学习模型。除了Sequential模型和子类化API，还有一种非常强大且灵活的方式，即函数式API。函数式API提供了创建复杂模型的能力，包括具有多个输入和输出的模型，共享层，以及具有分支结构的模型等。本文将探讨Keras函数式API的使用方法，并通过实例演示其强大的功能。

首先，让我们导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

接下来，我们将使用函数式API构建一个简单的全连接神经网络模型。假设我们要解决一个二分类问题，输入数据有10个特征，隐藏层有20个神经元，输出层为1个神经元。代码如下：

# 定义输入层
inputs =<