如何编写一个基于深度学习架构的人脸表情识别程序的详细代码示例？

编写一个基于深度学习的人脸表情识别程序通常涉及到几个关键步骤，这里我会给出一个简化版的Python（TensorFlow库）代码示例，用于说明如何使用预训练模型如VGGFace2或FaceNet。请注意，实际项目中还需要数据预处理、模型加载、评估等步骤。

# 导入所需库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGGFace
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

# 下载并加载预训练的VGGFace2模型（仅最后一层需要训练）
base_model = VGGFace.VGGFace(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加全局平均池化和全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)  # 输出维度可以根据实际情况调整

# 创建一个新的顶部分类层
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# 定义新的模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结预训练模型的层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载或准备人脸表情数据集（例如CelebA-HQ或Fer2013）
train_dataset, val_dataset = load_face_data_and_labels()

# 训练模型
history = model.fit(train_dataset, epochs=num_epochs, validation_data=val_dataset)

# 保存模型
model.save('facerecognition_model.h5')

# 使用模型进行预测
prediction = model.predict(face_image)