使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来对花进行分类识别。以下是一个简单的CNN模型的示例代码，使用Keras框架

好的，以下是一个简单的CNN模型的示例代码，使用Keras框架来对花进行分类识别：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 创建CNN模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加全连接层和Dropout层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 加载数据集
train_set = train_datagen.flow_from_directory('flowers/train',
                                               target_size=(64, 64),
                                               batch_size=32,
                                               class_mode='categorical')
test_set = test_datagen.flow_from_directory('flowers/test',
                                             target_size=(64, 64),
                                             batch_size=32,
                                             class_mode='categorical')

# 训练模型
model.fit_generator(train_set,
                    steps_per_epoch=8000,
                    epochs=25,
                    validation_data=test_set,
                    validation_steps=2000)

这个模型包括两个卷积层、两个池化层、两个全连接层和一个Dropout层。我们使用ImageDataGenerator来进行数据增强，以避免过拟合。然后我们使用flow_from_directory()方法从文件夹中加载数据集，并使用fit_generator()方法来训练模型。