在已经有测试集训练集和验证集的情况下识别出所给植物的种类和植物叶片病害类型的能力，生成代码，

这个问题可以分成两个子问题来解决：植物种类识别和植物叶片病害类型识别。需要利用已有的测试集、训练集和验证集进行模型训练和评估，最终生成代码实现自动识别。

1. 植物种类识别

植物种类识别可以使用经典的图像分类方法，例如卷积神经网络（CNN）。对于每个植物种类，需要将其对应的图片以及标签加入训练集中，然后使用训练集进行模型训练。训练完成后，使用验证集进行模型调参和评估，最终在测试集上进行测试并计算准确率和召回率等评估指标。生成代码如下：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载数据集
train_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'train',
    validation_split=0.2,
    subset='training',
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

val_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'train',
    validation_split=0.2,
    subset='validation',
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

test_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'test',
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

# 训练模型
model.fit(train_data, validation_data=val_data, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(test_data)

2. 植物叶片病害类型识别

植物叶片病害类型识别可以使用类似的方法进行处理。需要将每个植物叶片病害类型对应的图片以及标签加入训练集中，然后使用训练集进行模型训练。训练完成后，使用验证集进行模型调参和评估，最终在测试集上进行测试并计算准确率和召回率等评估指标。生成代码如下：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 构建卷积神经网络模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

# 加载数据集
train_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'train',
    validation_split=0.2,
    subset='training',
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

val_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'train',
    validation_split=0.2,
    subset='validation',
    seed=123,
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

test_data = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    'test',
    image_size=(224, 224),
    batch_size=32)

# 训练模型
model.fit(train_data, validation_data=val_data, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(test_data)

注意，以上代码中的卷积神经网络模型是一个简单的示例模型，具体的模型结构和超参数需要根据数据集的特点进行调整。此外，还需要对数据进行预处理和增强，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。