1. 首先，我们需要准备好包含新类别数据的数据集。可以将数据集加载到 Amazon S3 存储桶中，并使用 Amazon SageMaker 将其导入到训练作业中，例如：

import sagemaker

sess = sagemaker.Session()

# Specify S3 bucket and prefix
bucket = 'bucket-name'
prefix = 'custom-classes'

# Upload the data to S3
s3_train_data = sess.upload_data(path='train_data.csv', key_prefix=prefix + "/train")

2. 接下来，我们需要将新类别添加到我们的训练作业中。可以使用 SageMaker 的内置算法适配器，或者不使用任何算法适配器并手动定义模型。下面是使用内置适配器的示例：

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

# Set up training job configuration
estimator = TensorFlow(entry_point='train.py',
                       role='SageMakerRole',
                       train_instance_count=1,
                       train_instance_type='ml.p2.xlarge',
                       framework_version='2.4.1',
                       py_version='py37',
                       output_path='s3://{}/{}/output'.format(bucket, prefix),
                       hyperparameters={
                           'num_classes': 6,
                           'batch_size': 128,
                           'epochs': 20
                       })

# Start the training job
estimator.fit({'train': s3_train_data})

在这个例子中，我们使用 TensorFlow 适配器来定义一个训练作业，并指定新类别的数量。这个代码可以用来训练一个分类模型。

3. 最后，我们需要使用训练好的模型来识别新类别。这可以通过加载模型并在预测时使用新类别标识符来完成。下面是一个示例：

from tensorflow.keras.models import load_model

# Load the trained model
model = load_model('model.h5')  # or wherever your model is stored

# Define the new class labels
class_names = ['class1', 'class2', 'class3', 'class4', 'class5', 'class6', 'new_class']

# Predict on some data with the new class
new_data = ...  # your new data here
new_predictions = model.predict(new_data)
new_predictions = [class_names[np.argmax(pred)] for pred in new_predictions]

在这个例子中，我们加载训练好的模型，并定义了新类别标签。然后，我们可以使用模型来预测新数据，并将预测值映射到类别标识符。