在MAGNet中，您可以通過繼承Layer類來實現自定義層。以下是一個示例代碼，展示如何在MAGNet中創建一個自定義的全連接層：

from magnet import Layer
import numpy as np

class CustomFullyConnectedLayer(Layer):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(CustomFullyConnectedLayer, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.output_dim = output_dim
        
        self.weights = np.random.randn(input_dim, output_dim) * 0.01
        self.biases = np.zeros((1, output_dim))
        
    def forward(self, x):
        self.input = x
        self.output = np.dot(x, self.weights) + self.biases
        return self.output
    
    def backward(self, grad_output):
        grad_input = np.dot(grad_output, self.weights.T)
        grad_weights = np.dot(self.input.T, grad_output)
        grad_biases = np.sum(grad_output, axis=0, keepdims=True)
        
        self.weights -= self.learning_rate * grad_weights
        self.biases -= self.learning_rate * grad_biases
        
        return grad_input

在這個示例中，我們定義了一個CustomFullyConnectedLayer類，它繼承自Layer類。在__init__方法中，我們初始化了權重和偏置，并在forward方法中計算了前向傳播的輸出。在backward方法中，我們計算了反向傳播的梯度，并更新了權重和偏置。

要在MAGNet模型中使用這個自定義層，您可以像使用內置層一樣將其添加到模型中：

from magnet import Model

model = Model()
model.add(CustomFullyConnectedLayer(input_dim=784, output_dim=256))
model.add(CustomFullyConnectedLayer(input_dim=256, output_dim=10))

通過這種方式，您可以輕松地在MAGNet中實現和使用自定義層。