要实现3D最大池化操作而不使用Keras的MaxPooling3D函数，可以使用NumPy库来实现。以下是一个使用NumPy实现3D最大池化操作的示例代码：

import numpy as np

def max_pooling_3d(input_data, pool_size):
    # 获取输入数据的形状
    batch_size, depth, height, width, channels = input_data.shape
    
    # 计算最大池化后的输出形状
    pooled_depth = depth // pool_size[0]
    pooled_height = height // pool_size[1]
    pooled_width = width // pool_size[2]
    
    # 初始化最大池化后的输出数据
    pooled_data = np.zeros((batch_size, pooled_depth, pooled_height, pooled_width, channels))
    
    # 对每个池化窗口进行最大池化操作
    for d in range(pooled_depth):
        for h in range(pooled_height):
            for w in range(pooled_width):
                # 计算当前池化窗口的起始和结束位置
                start_d = d * pool_size[0]
                end_d = start_d + pool_size[0]
                start_h = h * pool_size[1]
                end_h = start_h + pool_size[1]
                start_w = w * pool_size[2]
                end_w = start_w + pool_size[2]
                
                # 在当前池化窗口中找到最大值，并将其存储到输出数据中
                pooled_data[:, d, h, w, :] = np.max(input_data[:, start_d:end_d, start_h:end_h, start_w:end_w, :], axis=(1, 2, 3))
    
    return pooled_data

你可以将上述函数用于3D数据的最大池化操作。输入数据的形状应为(batch_size, depth, height, width, channels)，其中batch_size为批量大小，depth为深度，height为高度，width为宽度，channels为通道数。pool_size是一个长度为3的元组，用于指定池化窗口的大小。函数将返回最大池化后的输出数据，形状为(batch_size, pooled_depth, pooled_height, pooled_width, channels)。

请注意，此示例代码使用了三重循环来遍历池化窗口的位置，因此对于大型3D数据，可能会导致较慢的性能。如果需要更高效的实现，可以考虑使用卷积操作来实现最大池化。