使用keras定义一个奇异值分解函数，该函数可以在卷积层后面使用，对卷积层输出的张量做奇异值分级

Keras中没有现成的奇异值分解函数，需要自己实现。以下是一个基于numpy的奇异值分解函数示例，可以在Keras中使用。

import numpy as np

def svd(x):
    """
    奇异值分解函数

    参数：
        x: 需要做奇异值分解的张量

    返回值：
        u, s, v: 奇异值分解结果，分别为左奇异向量、奇异值和右奇异向量
    """
    # 获取张量的形状
    shape = x.shape
    
    # 将张量拉直成二维矩阵
    matrix = x.reshape((-1, shape[-1]))
    
    # 计算奇异值分解结果
    u, s, v = np.linalg.svd(matrix, full_matrices=False)
    
    # 将左奇异向量和右奇异向量还原成张量形状
    u = u.reshape((*shape[:-1], u.shape[-1]))
    v = v.reshape((v.shape[0], *shape[1:]))
    
    return u, s, v

在卷积层后面使用该函数，可以对卷积层输出的张量做奇异值分解。例如：

from keras.layers import Conv2D, Input
from keras.models import Model

# 定义卷积层
input_tensor = Input(shape=(28, 28, 1))
x = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_tensor)

# 对卷积层输出张量做奇异值分解
u, s, v = Lambda(svd)(x)

# 将奇异值分解结果还原成张量形状
x = Dot(axes=-1)([u, Dot(axes=-1)([s, v])])

# 定义模型
model = Model(inputs=input_tensor, outputs=x)