最好可以解释一下代码的使用方法，经过训练能够识别树木种类即可
可以参考这篇文章，希望对你有帮助： https://blog.csdn.net/weixin_40973138/article/details/114012812
https://www.cnblogs.com/cindycindy/p/13466068.htm https://www.cnblogs.com/cindycindy/p/13466068.htm
l卷积神经网络(CNN)详解与代码实现
其实识别就是简单的分类任务，但要完成特定条件下的识别就需要特定的训练数据集，这个是比较麻烦的
您所说的识别树木我可以理解为分类任务吗，卷积神经网络用于分类任务的有ALexnet,lenet,vgg,resnet,你可以去下载这些网络模型和你需要识别的树木数据集，然后加载数据集，即将树木的数据集喂给模型，就可以开始训练了，通常在训练之前需要设置一些超参数，保证你的损失函数是下降，并且准确度是上升的。如果不是这样，考虑调整学习率等超参数。