完成机器试试识别 'angry', 'disgust', 'sad', 'happy', 'sad', 'surprise', 'neutral' 7类表情代码

完成机器试试识别7类表情代码的方法通常是使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。以下是一种常见的方法：

1. 数据收集：首先，需要收集包含这7类表情的图像数据集。可以使用公开可用的数据集，如FER2013、CK+或JAFFE，或者自己创建一个数据集。

2. 数据预处理：对于图像数据，需要进行预处理操作，如调整大小、灰度化、归一化等。还可以使用数据增强技术，如旋转、平移、翻转等，以增加数据的多样性。

3. 构建模型：选择适合任务的深度学习模型，如CNN或RNN。可以使用已经训练好的模型作为基础，并进行微调，也可以从头开始构建模型。

4. 训练模型：将数据集分为训练集和验证集，使用训练集对模型进行训练，并使用验证集进行模型的评估和调优。训练过程中，可以使用一些优化算法，如随机梯度下降（SGD）或Adam。

5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标来评估模型的性能。

6. 预测和应用：使用训练好的模型对新的图像进行预测，识别出其中的表情类别。可以将该模型应用于实际场景中，如人脸识别、情感分析等。