GPT答：

7i24.cn

要用Python搭建人脸表情识别算法的模型，需要以下步骤：

1. 收集和准备数据集：需要一个包含不同表情的图像数据集。可以使用公共数据集，如FER2013、CK+等。

2. 数据预处理：对图像进行裁剪、缩放和灰度化等操作，并将其转换为适合模型输入的格式。

3. 模型选择：选择适合任务的深度学习模型。常见的有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

4. 模型训练：使用收集好并预处理过的数据来训练模型。可以使用常见深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现。

5. 模型评估：通过测试数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，并根据结果调整参数或优化算法。

6. 预测应用：将训练好并评估过后的模型应用于新图像中以进行表情识别。

以上是基本步骤，具体实现还需根据具体需求和场景做出相应调整。