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Python的函数式API是一种用于构建深度学习模型的Keras API。它允许用户使用函数式编程来定义复杂的神经网络架构，而不是将神经网络建模视为一个序列的层。

在函数式API中，每个层都作为一个函数调用，并将其输入作为参数传递给该函数。这样可以创建具有多个输入和输出的模型以及共享层的模型。

以下是一个使用Python函数式API建立的简单示例：

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

# 定义模型输入
inputs = Input(shape=(784,))

# 建立隐藏层
hidden1 = Dense(64, activation='relu')(inputs)
hidden2 = Dense(64, activation='relu')(hidden1)

# 建立输出层
predictions = Dense(10, activation='softmax')(hidden2)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

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


在上面的示例中，我们首先定义了模型的输入，然后通过函数式API建立了两个隐藏层。接下来，我们定义了模型的输出，并将输入和输出传递给Model构造函数。最后，我们编译了模型并指定了优化器、损失函数和评估指标。

总之，Python的函数式API提供了一种更加灵活和强大的方式来定义深度学习模型，允许用户构建具有多个输入和输出的复杂架构。