当前最好的基于pytorch的人脸表情识别神经网络模型构建技术是什么

目前最好的基于PyTorch的人脸表情识别神经网络模型构建技术应该是使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)。CNN 可以有效地提取人脸图像的特征，并将其分类为不同的表情类别。以下是一些目前比较流行的基于CNN的模型：

1. VGGNet: 该模型在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛上表现出色，其基本结构是多层卷积层和池化层的堆叠，具有非常好的特征提取能力。

2. ResNet: 该模型是微软研究院提出的，可以有效地缓解深度神经网络中的梯度消失问题。其特点是使用残差模块，可以增加网络深度而不会导致性能下降。

3. DenseNet: 该模型是由华盛顿大学的研究人员提出的，可以有效地利用网络中的所有特征，并在人脸表情分类任务中表现出色。

以上这些模型都可以使用PyTorch进行实现，而且也有一些预训练的模型可供使用，可以通过fine-tune的方式进行调整以适应人脸表情分类任务。当然，除了模型本身，数据集的质量和规模也会对模型的性能产生重要影响。