调用3d resnet模型，让三维影像读进去，输出倒数第二层的数字特征。

好的，针对您的问题，我可以提供一个基于 PyTorch 实现的 3D ResNet 模型，并演示如何加载三维影像并输出倒数第二层的数字特征。

1. 加载 3D ResNet 模型

首先，我们需要加载 3D ResNet 模型。在 PyTorch 中，可以使用 torchvision.models 中的 pre-defined models 来加载 3D ResNet 模型。以下是加载 3D ResNet-18 模型的示例代码：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载 3D ResNet-18 模型
model = models.video.r3d_18(pretrained=True)

2. 加载三维影像

接下来，我们需要加载三维影像。假设三维影像是一个由多个二维图像组成的视频，我们可以使用 torchvision.io 中的 read_video 函数来加载视频。以下是加载视频的示例代码：

import torchvision.io as io

# 读取视频
video, audio, info = io.read_video('path/to/video.mp4')

3. 提取数字特征

最后，我们可以将视频输入到 3D ResNet 模型中，并提取倒数第二层的数字特征。以下是提取数字特征的示例代码：

import torch.nn.functional as F

# 将视频输入到模型中
out = model(video)

# 提取倒数第二层的数字特征
features = F.adaptive_avg_pool3d(out, (1, 1, 1)).view(out.size(0), -1)

其中，out 是模型的输出，features 是倒数第二层的数字特征。在这个例子中，我们使用了 adaptive_avg_pool3d 函数来对输出进行平均池化，然后使用 view 函数将结果 reshape 成一维向量。

希望这个例子可以对您有所帮助。如果您有任何问题或疑问，欢迎随时向我提问！