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Python的Functional API是一种用于创建深度学习模型的高级API。它提供了一种更加灵活和可扩展的方式来定义模型架构，相对于Python的Sequential API可以进行更加复杂和多样化的神经网络架构设计。

Functional API使用基于图形的计算方式，其中每个层被视为函数，其接收一个或多个张量并生成一个或多个张量作为输出。这些层可以自由连接成任意的非线性拓扑结构，从而允许您构建非常复杂的神经网络模型。

下面是一个简单的例子，使用Python的Functional API创建一个基本的全连接网络：

python
import tensorflow as tf

# 定义模型输入
inputs = tf.keras.Input(shape=(784,))

# 定义第一个隐藏层
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(inputs)

# 定义第二个隐藏层
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)

# 定义输出层
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# 构建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)


在上面的例子中，我们首先通过tf.keras.Input()定义了输入数据的形状。然后，我们通过调用Dense()方法来定义两个隐藏层，每个隐藏层都包含256个神经元，并使用ReLU激活函数进行激活。最后，我们定义了一个具有10个输出类别的Dense层，并使用softmax激活函数对其进行激活。

最后，我们使用tf.keras.Model()方法将输入和输出张量连接起来，从而创建了一个完整的模型。