# 用于向 Keras 模型添加層的函數式 API 在函數式 API 中，首先以函數方式創建層，然后在創建模型時，輸入和輸出層作為張量參數提供，如我們在上一節。 這是一個例子： 1. 首先，創建輸入層： ```py input = Input(shape=(64,)) ``` 1. 接下來，以函數方式從輸入層創建密集層： ```py hidden = Dense(10)(inputs) ``` 1. 以同樣的方式，以函數方式創建更多隱藏層，構建在前面的層之上： ```py hidden = Activation('tanh')(hidden) hidden = Dense(10)(hidden) output = Activation('tanh')(hidden) ``` 1. 最后，使用輸入和輸出層實例化模型對象： ```py model = Model(inputs=input, outputs=output) ``` 有關創建順序和函數式 Keras 模型的更深入細節，您可以閱讀由 Antonio Gulli 和 Sujit Pal，Packt Publishing，2017 年出版的題為 Deep Learning with Keras 的書。