1. Keras函数式API介绍
Keras是一个基于Python的深度学习库，可以作为Tensorflow、CNTK或Theano的高阶API使用。Keras可以快速实现神经网络的搭建，属于高度模块化和可组合的深度学习API。
Keras的高层API包括Sequential模型和函数式API，其中函数式API创建的模型比Sequential模型更加灵活。在Sequential模型中，每一层只有一个输入和一个输出。但是在函数式API中，可以定义多个输入、多个输出或者复杂的内部拓扑结构。因此函数式API更适合用于实现复杂的深度学习模型，如多输入模型、多输出模型、有向无环图模型等。
2. Keras函数式API使用方式
2.1 引入
在使用Keras函数式API之前，需要引用Keras库：
import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout
2.2 搭建模型
在使用Keras函数式API搭建模型时，需要定义输入节点与输出节点。使用Keras函数式API可以完成模型的定制化设计，通过向模型输入不同的参数，就可以实现不同的神经网络模型。下面是一个简单的模型结构，定义了一个两层的全连接神经网络：
inputs = Input(shape=(1024,))
x = Dense(512, activation='relu')(inputs)
x = Dropout(0.5)(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
在上述代码中，输入层是一个大小为1024的一维数组。通过调用Dense函数创建一个全连接层，512是该层神经元个数，使用ReLU作为激活函数。在全连接层之后加入一个Dropout层，防止过拟合。接着再定义一个全连接输出层，10是类别个数，使用softmax作为激活函数。最后将输入节点和输出节点传入Model函数即可创建模型。
2.3 编译模型
在使用Keras函数式API搭建完模型之后，需要使用compile函数编译模型：
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
在上述代码中，损失函数使用交叉熵损失函数，优化器使用adam优化器，评估指标使用准确率。
2.4 模型训练
在使用Keras函数式API搭建完模型、编译模型之后，就可以使用fit函数进行模型训练了：
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))
在上述代码中，x_train、y_train为训练数据，x_test、y_test为测试数据，epochs为训练轮数，batch_size为每一批数据大小，validation_data为验证数据。
2.5 模型评估
在训练完模型之后，可以使用evaluate函数对模型进行评估：
loss, acc = model.evaluate(x_test, y_test)
在上述代码中，x_test、y_test为测试数据，loss为测试集上的损失，acc为测试集上的准确率。
2.6 模型预测
在训练完模型之后，可以使用predict函数对模型进行预测：
predictions = model.predict(x_test)
在上述代码中，x_test为测试数据，predictions为预测结果。
3. 总结
Keras函数式API可以创建灵活、可复用且复杂的模型，非常适合用于实现多输入、多输出模型、有向无环图模型等复杂的神经网络结构。通过compile函数、fit函数和evaluate函数，可以很方便地完成模型编译、训练和评估。同时，Keras还提供了丰富的内置函数和工具库，可以快速完成深度学习模型的搭建和调参。