我想求3D CNN模型进行分类时权重最大的前10个特征，请给我提供相关代码

好的，以下是一个基于Keras实现的3D CNN模型中提取前10个特征的代码示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv3D, MaxPooling3D, Flatten, Dense

# 定义3D CNN模型
input_shape = (None, 32, 32, 32, 1) # 输入数据形状为(batch_size, depth, height, width, channels)
inputs = Input(input_shape)
x = Conv3D(filters=32, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu')(inputs)
x = MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2))(x)
x = Conv3D(filters=64, kernel_size=(3, 3, 3), activation='relu')(x)
x = MaxPooling3D(pool_size=(2, 2, 2))(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(units=128, activation='relu')(x)
outputs = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 加载训练好的权重
model.load_weights('model.h5')

# 获取特征提取模型
feature_extractor = Model(inputs=model.inputs, outputs=model.layers[-2].output)

# 加载数据集并提取特征
features = []
for i in range(len(data)):
    x = data[i][np.newaxis, ...]
    feature = feature_extractor.predict(x)
    features.append(feature)

# 计算每个特征的平均值
mean_features = np.mean(features, axis=0)

# 获取权重最大的前10个特征
top10_features = np.argsort(mean_features)[::-1][:10]
print(top10_features)

需要注意的是，这里的`data`是一个包含多个3D图像数据的列表，每个3D图像数据的形状为`(depth, height, width, channels)`。`num_classes`是分类数，根据具体任务设置。`model.h5`是训练好的权重文件。在代码中，我们首先加载了模型的权重，然后获取了特征提取模型。接着，我们对数据集中的每个3D图像数据进行特征提取，并求出所有特征的平均值。最后，我们使用`argsort`函数对平均特征进行排序，并取出前10个权重最大的特征。