两种Keras模型定义是否存在差异？二者运行逻辑是否一致？

• 这两种写法分别对应Keras的函数式API和Sequential序列模型两种建模方案，参数完全匹配的前提下基础运算逻辑（前向推理、反向传播训练）没有区别，但存在几处明显差异：
  1. 输入处理逻辑不同
     第一种函数式API直接接收外部传入的input张量作为模型输入，不需要额外指定输入形状，只要传入合法张量就能正常运行，没有额外依赖。
     第二种Sequential的写法存在代码缺陷：函数形参写了input但完全没有使用，反而依赖外部作用域的input_shape变量，调用时如果没提前定义这个变量会直接报错，且只能适配单输入的场景。
  2. 可扩展性不同
     函数式API支持所有复杂网络拓扑，不管是残差连接、多分支结构、多输入多输出还是层共享的需求都能实现，覆盖所有建模场景。
     Sequential只能做层的线性堆叠，仅能实现单输入单输出的简单模型，复杂拓扑结构无法实现。
  3. 激活层的两种写法完全等价
     第一种单独写ReLU()层、第二种把relu作为Conv2D的activation参数传入的写法，运行逻辑和输出结果没有任何差异，只是书写习惯不同而已。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LifeLongLearner