<think>好的，我现在需要回答用户关于TensorFlow Keras函数式API的代码示例的问题。用户提到他们想查找相关的函数式代码，并且引用了四个站内的引用资料。我需要先仔细分析这些引用内容，提取有用的信息，然后按照用户的要求组织回答。
首先，看看用户提供的引用内容。引用[1]提到tf.keras是TensorFlow的高级API，支持构建和训练模型，并给出了导入tf.keras的代码示例。引用[3]则展示了一个使用函数式API构建模型的例子，包括输入层、隐藏层和输出层的定义，以及如何创建模型。引用[4]也提到了基本模型构建，可能和函数式API相关。
接下来，用户需要的是函数式API的代码示例。根据引用[3]，函数式API的核心步骤是定义输入层，通过将层实例作为可调用对象来连接各层，最后用keras.Model来创建模型。因此，我应该按照这个结构来组织示例代码。
同时，用户要求回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，并保证真实性。所以需要分步骤解释每个部分的作用，比如输入层、隐藏层、输出层的定义，以及模型编译和训练的步骤。
还需要注意用户提到的系统级指令，比如数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能涉及的不多，不过代码块需要用正确的格式。此外，生成相关问题，需要围绕函数式API的应用、优势、调试方法、与顺序模型的区别等方面提问。
最后，引用标识需要自然地添加在引用的段落末尾。比如，引用[3]中的代码示例，需要在相关部分后面加上[^3]。同时检查其他引用是否有相关的内容需要标注。
现在，我需要确保提供的代码示例正确，并且符合用户引用的内容。例如，引用[3]中的模型构建过程是否准确，是否需要调整。此外，用户可能对模型编译和训练的参数有疑问，因此在示例中应包括这些步骤，并解释关键参数如优化器、损失函数和评估指标。
另外，用户可能对函数式API的优势感兴趣，比如处理多输入多输出或共享层，这些也可以在回答中简要提及，并引用相关示例。
最后，生成的相关问题需要与函数式API相关，可能包括应用场景、优势、调试技巧、与顺序模型的对比等，确保问题能够引导用户进一步探索。</think>以下是使用TensorFlow Keras函数式API构建模型的代码示例及分步说明：
### 1. 函数式API模型构建步骤
1. **定义输入层**
使用`keras.Input`指定输入数据的形状，例如输入维度为3的特征向量：
```python
Input_Layer = keras.Input(shape=(3,), name="input_1") #
```
2. **堆叠隐藏层**
将层实例作为可调用对象，并以链式方式连接：
```python
X1 = layers.Dense(5, activation='relu', name='Layer1')(Input_Layer) # 第一隐藏层
X2 = layers.Dense(5, activation='relu', name='Layer2')(X1) # 第二隐藏层
```
3. **定义输出层**
根据任务类型选择激活函数，例如分类任务使用`softmax`：
```python
Output_Layer = layers.Dense(4, activation="softmax", name="Output")(X2) # [^3]
```
4. **创建模型实例**
通过`keras.Model`明确指定输入和输出：
```python
model = keras.Model(inputs=Input_Layer, outputs=Output_Layer, name="Model_1") # [^3]
```
5. **编译与训练**
配置优化器、损失函数和评估指标：
```python
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']) # [^4]
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) #
```
---
### 2. 函数式API的优势场景
- **多输入/输出模型**：可并行处理图像和文本输入
- **共享层结构**：例如在孪生网络中复用特征提取层
- **复杂拓扑**：残差连接`layers.add([input, output])`的实现
---
### 3. 完整代码示例
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 定义输入层
input_tensor = tf.keras.Input(shape=(28,28,1), name="img_input") # MNIST图像输入
# 特征提取层
x = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu')(input_tensor)
x = layers.MaxPooling2D(2)(x)
x = layers.Flatten()(x)
# 分类输出层
output_tensor = layers.Dense(10, activation='softmax')(x) # 10分类输出
# 构建模型
model = models.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor, name='mnist_cnn')
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']) #
# 查看模型结构
model.summary()
```
---
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