人脸表情识别：使用FerNet模型在FER2013数据集上进行人脸表情识别任务

人脸表情识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及将人脸图像中的表情分类为不同的情感类别，如愤怒、快乐、悲伤等。本文将介绍如何使用FerNet模型在FER2013数据集上进行人脸表情识别任务。

FER2013数据集是一个广泛使用的人脸表情识别数据集，它包含了35,887张灰度人脸图像，共涵盖了七个不同的表情类别，包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。我们将使用这个数据集来训练和评估我们的人脸表情识别模型。

首先，我们需要准备Python环境和必要的库。我们将使用TensorFlow和Keras来构建和训练我们的模型。请确保已经安装了相应的库，并导入它们：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras