AWS提供了Rekognition服务，其中包括自定义标签识别功能。以下是一个使用Python SDK（boto3）进行AWS自定义标签识别的示例代码：

import boto3

def detect_custom_labels(image_path, min_confidence):
    # 创建Rekognition客户端
    client = boto3.client('rekognition')

    # 读取图像字节流
    with open(image_path, 'rb') as image:
        image_bytes = image.read()

    # 发起自定义标签识别请求
    response = client.detect_custom_labels(
        Image={'Bytes': image_bytes},
        MinConfidence=min_confidence
    )

    # 解析响应结果
    custom_labels = response['CustomLabels']
    for label in custom_labels:
        print('标签名:', label['Name'])
        print('置信度:', label['Confidence'])
        print('---------------------------')

# 指定图像路径和最小置信度
image_path = '/path/to/image.jpg'
min_confidence = 70

# 调用自定义标签识别函数
detect_custom_labels(image_path, min_confidence)

在上述代码中，我们使用boto3库创建了一个Rekognition客户端，并通过detect_custom_labels函数发起自定义标签识别请求。该函数接收图像路径和最小置信度作为参数，并打印出识别结果。

请注意，你需要安装boto3库，并配置好AWS凭证（Access Key和Secret Access Key）才能成功运行该代码。