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

完成机器试试识别7类表情的任务通常可以使用深度学习方法。以下是一种可能的实现方式：

1. 数据集收集：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表情数据集，如FER2013、CK+等。

2. 数据预处理：对于收集到的图像数据，需要进行预处理操作，如图像增强、裁剪、大小调整等，以确保数据的一致性和可用性。

3. 模型选择：选择适合表情识别任务的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。常用的模型包括VGGNet、ResNet、Inception等。

4. 模型训练：使用预处理后的数据集对选择的模型进行训练。训练过程中，可以采用交叉熵损失函数，并使用优化算法（如随机梯度下降）来更新模型参数。

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、召回率等指标来评估模型的性能。

6. 模型优化：根据评估结果，可以对模型进行优化，如调整超参数、增加训练数据量、使用数据增强技术等。

7. 部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，可以通过调用模型的API接口或者集成到移动应用、网页等平台中，实现对表情的识别。