当预定义的层不能满足特定需求时，TensorFlow 2.x允许通过继承tf.keras.layers.Layer类来创建自定义层。这为研究人员和工程师提供了极大的灵活性，可以实现独特的算法和创新架构。同样，通过继承tf.keras.Model类，开发者可以创建完全自定义的模型类，封装前向传播逻辑以及自定义的训练步骤。这种能力对于实现最新的研究论文中的复杂模型或特定领域的解决方案至关重要。

除了标准的训练流程，Keras还支持更高级的使用模式。通过继承`tf.keras.Model`类可以构建更加灵活的模型，将前向传播、损失计算等逻辑封装在一起。你可以使用`GradientTape`来自定义训练循环，实现对梯度更新的精细控制。对于需要动态调整网络结构或实现复杂损失函数的场景，这种底层控制能力至关重要。同时，Keras与TensorFlow生态无缝集成，可以方便地使用分布式训练策略、T