TT分解的python代码

请问你需要什么样的TT分解的Python代码？TT分解是一种张量分解的方法，根据不同的需求和数据可以有多种不同的实现方式。可以提供一个简单的TT分解实现供参考：

import numpy as np

def tt_decomposition(X, d, r):
    """
    TT分解的Python实现，其中X为需要分解的张量，
    d为每个维度上的秩，r为内秩大小

    Args:
        X: np.ndarray, 需要分解的d维张量
        d: list, 每个维度上的秩
        r: int, 内秩大小

    Returns:
        core: np.ndarray, 核张量
        factors: list of np.ndarray, 分解后的因子矩阵
    """
    n = len(d)
    core = np.zeros([r]*n)
    factors = []
    # 执行TT分解
    for i in range(n):
        # 计算当前维度的因子矩阵
        M = X.reshape([np.prod(d[:i]), d[i], np.prod(d[i+1:])])
        U, S, V = np.linalg.svd(M, full_matrices=False)
        U = U[:, :r]
        V = S.reshape([r, 1]) * V[:r, :]
        factors.append(U)
        # 计算核张量值
        core_slice = np.tensordot(core, U, (i, 0))
        core = np.transpose(np.tensordot(V, core_slice, (1, 1)), (1, 0) + tuple(range(2, n+1)))
    return core, factors

这个函数通过numpy实现了TT分解，可以将一个d维的张量分解成r个秩为d_i的因子矩阵和一个核张量。具体实现可以参考其中的注释。