要实现编码器解码器的Keras实现行为，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense

2. 定义输入序列的维度和隐藏状态的维度：

input_dim = 10  # 输入序列的维度
hidden_dim = 32  # 隐藏状态的维度

3. 定义编码器模型：

# 定义编码器的输入层
encoder_inputs = Input(shape=(None, input_dim))

# 定义编码器的LSTM层
encoder_lstm = LSTM(hidden_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs)

# 仅保留编码器的隐藏状态作为编码器的输出
encoder_states = [state_h, state_c]

# 定义编码器模型
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)

4. 定义解码器模型：

# 定义解码器的输入层
decoder_inputs = Input(shape=(None, input_dim))

# 定义解码器的LSTM层
decoder_lstm = LSTM(hidden_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)

# 定义解码器的输出层
decoder_dense = Dense(input_dim, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 定义解码器模型
decoder_model = Model([decoder_inputs] + encoder_states, decoder_outputs)

5. 定义整个编码器解码器模型：

# 定义编码器解码器的输入层
encoder_inputs = Input(shape=(None, input_dim))

# 使用编码器模型获取编码器的隐藏状态
_, state_h, state_c = encoder_lstm(encoder_inputs)
encoder_states = [state_h, state_c]

# 获取解码器的输入层
decoder_inputs = Input(shape=(None, input_dim))

# 使用解码器模型获取解码器的输出
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

# 定义整个编码器解码器模型
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)

6. 编译和训练模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
          batch_size=batch_size,
          epochs=epochs,
          validation_split=0.2)

以上代码示例演示了如何使用Keras实现编码器解码器模型。注意，上述代码中的encoder_input_data、decoder_input_data和decoder_target_data是训练数据，需要根据具体问题进行准备。