训练AI图像识别的软件有很多，以下是一些常见的软件：
1. TensorFlow：由Google开发的深度学习框架，支持各种类型的神经网络模型。它提供了丰富的API和工具，可以用于构建、训练和部署图像识别模型。
2. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，由Facebook的研究人员开发。PyTorch同样提供了丰富的API和工具，可以用于构建、训练和部署图像识别模型。
3. Keras：基于Python的高级神经网络API，由Google的研究人员开发。Keras提供了易于使用的接口，可以用于构建、训练和部署图像识别模型。
4. Scikit-learn：一个用于数据挖掘和数据分析的Python库，也可以用来训练图像识别模型。Scikit-learn提供了许多预定义的分类器和回归器，可以用于处理图像数据。
5. OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。OpenCV可以用于预处理图像数据，提取特征，以及训练图像识别模型。
6. Dlib：一个用于机器学习和计算机视觉的C++库，提供了丰富的图像处理和分析功能。Dlib可以用于预处理图像数据，提取特征，以及训练图像识别模型。
7. MXNet：一个开源的深度学习框架，支持各种类型的神经网络模型。MXNet提供了丰富的API和工具，可以用于构建、训练和部署图像识别模型。
8. Caffe：一个开源的深度学习框架，支持各种类型的神经网络模型。Caffe提供了丰富的API和工具，可以用于构建、训练和部署图像识别模型。
9. TensorFlow Object Detection API：一个为对象检测任务设计的深度学习框架，支持实时对象检测。这个API提供了一系列的预训练模型，可以用于训练和部署图像识别模型。
10. YOLO（You Only Look Once）：一个实时目标检测系统，使用深度学习技术进行目标检测。YOLO可以用于训练和部署图像识别模型，实现实时目标检测。
