训练AI图像识别的软件有很多，其中一些常见的软件包括：
1. TensorFlow：这是一个开源的机器学习框架，可以用于训练各种类型的神经网络模型，包括图像识别。它提供了丰富的API和工具，可以帮助用户轻松地构建和训练自己的模型。
2. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，类似于TensorFlow，但它更注重于易用性和灵活性。PyTorch也提供了许多用于图像识别的工具和库。
3. Keras：Keras是一个高级神经网络API，它可以用于训练各种类型的神经网络模型，包括图像识别。Keras提供了许多预定义的模型和层，以及自定义模型的能力。
4. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多用于图像处理和分析的工具。虽然OpenCV本身不是一个深度学习框架，但它提供了许多用于图像识别的函数和算法。
5. Dlib：Dlib是一个开源的机器学习库，它包含了许多用于图像识别的函数和模块。Dlib提供了一种简单的方式来实现图像识别任务，并且它的文档非常详细。
6. Scikit-learn：Scikit-learn是一个流行的机器学习库，它包含了许多用于图像识别的分类器和回归器。虽然Scikit-learn本身不是一个深度学习框架，但它提供了许多用于图像识别的算法和模型。
7. VGGNet：VGGNet是一个著名的卷积神经网络（CNN）架构，它被广泛应用于图像识别任务。VGGNet由牛津大学的研究者提出，并被广泛应用于各种图像识别任务中。
8. ResNet：ResNet是一种深度残差网络（Deep Residual Network），它被广泛应用于图像识别任务中。ResNet通过引入残差连接来提高网络的深度和表达能力，从而提高模型的性能。
9. MobileNet：MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，它被广泛应用于图像识别任务中。MobileNet通过减少网络中的参数数量和计算复杂度来提高模型的效率和速度。
10. Inception：Inception是一种多层次的卷积神经网络（CNN）架构，它被广泛应用于图像识别任务中。Inception通过引入多个层次的卷积操作和池化操作来提取图像的特征，从而提高模型的性能。
