在使用keras构建深度学习模型是，输入的形状为（7000,10,500），按第二个维度切分成10分

如果你想按照第二个维度切分成10份，可以使用`keras.layers.Reshape`来改变输入数据的形状，然后使用`keras.layers.Lambda`来对输入数据进行切分。具体的代码如下所示：

import keras

# 构建输入层
input_layer = keras.layers.Input(shape=(7000, 10, 500))

# 将输入数据的形状进行改变
reshape_layer = keras.layers.Reshape(target_shape=(7000, 10*500))(input_layer)

# 对改变形状后的数据进行切分
split_layer = keras.layers.Lambda(lambda x: keras.backend.tf.split(x, num_or_size_splits=10, axis=1))(reshape_layer)

# 构建模型
model = keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=split_layer)

上述代码中，我们首先使用`keras.layers.Reshape`将输入数据的形状从`(7000, 10, 500)`改变成`(7000, 10*500)`，即将第二个维度展平。然后使用`keras.layers.Lambda`来对改变形状后的数据进行切分，其中`keras.backend.tf.split`函数可以对`TensorFlow`的张量进行切分。最后，我们使用`keras.models.Model`将输入层和输出层组合成一个模型。