要在Keras中實現自定義層，需要繼承tf.keras.layers.Layer類并實現以下方法：

1. __init__(self, **kwargs): 初始化方法，用于定義層的參數和初始化操作。
2. build(self, input_shape): 構建方法，用于根據輸入數據的形狀來構建層的權重。
3. call(self, inputs): 調用方法，用于定義層的前向傳播操作。

下面是一個簡單的例子，展示如何在Keras中實現一個自定義的全連接層：

import tensorflow as tf

class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super(MyDenseLayer, self).__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)
        self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
                                 initializer='zeros',
                                 trainable=True)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b

# 使用自定義層
model = tf.keras.Sequential([
    MyDenseLayer(units=64),
    tf.keras.layers.Activation('relu'),
    MyDenseLayer(units=10),
    tf.keras.layers.Activation('softmax')
])

在這個例子中，我們定義了一個自定義的全連接層MyDenseLayer，并在模型中使用了這個自定義層。通過繼承tf.keras.layers.Layer類并實現__init__, build和call方法，我們可以方便地實現自定義的層。