DenseNet201是一种具有深度的卷积神经网络模型，它由Microsoft Research Asia的研究人员于2016年提出。DenseNet201是DenseNet系列中的一种，是DenseNet的最大版本之一。

DenseNet201的设计理念是让深度神经网络更易于训练和使用。这种网络结构的特点是通过将前一层的输出与当前层的输入连接在一起，实现了密集连接（Densely Connected）。这种连接方式可以促进信息的流动，增加梯度的传递，从而提高网络的精度和稳定性。

DenseNet201包含了201层的卷积层和全连接层，且参数量巨大。同样，DenseNet201还加入了BN-ReLU-Conv的残差结构和批量归一化（Batch Normalization），提高了网络的收敛速度和精度。此外，DenseNet201还在最后一层使用了全局平均池化（Global Average Pooling），来进行特征提取。

总的来说，DenseNet201是一种高效、精度高的模型，在图像分类、目标检测和语义分割等领域都有着广泛的应用。

利用DenseNet201实现花的图像分类：

首先，需要准备好用于训练的花卉图像数据集。可以使用一些公开的数据集，比如TensorFlow官方提供的花朵数据集，或者从互联网上找到其他适合的数据集。

接下来，使用TensorFlow 2.0和Keras接口来实现一个DenseNet201模型：

```python
from tensorflow.keras.applications import DenseNet201
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras import Model

def create_model(input_shape, num_classes):
    base_model = DenseNet201(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=input_shape)

    x = base_model.output
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)
    x = Dense(1024, activation='relu')(x)
    predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
    return model
```

在这个模型中，我们使用了DenseNet201作为基础模型，它已经在ImageNet上预训练好了。我们设置了include_top为False，这样可以去掉预训练模型的顶部分类器，然后在我们的数据集上重新训练新的分类器。

接着，我们在基础模型的输出之后添加了一些自定义的层，包括全局平均池化层、一个全连接层和一个输出层。最后，我们使用Keras的Model类将整个模型组装起来。

接下来，需要编写一个训练脚本。比如，可以使用ImageDataGenerator来对图片进行数据增强，以增加模型的泛化能力：

```python
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, 
                                   shear_range=0.2, 
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True)

val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, 
                                                    target_size=(224, 224), 
                                                    batch_size=32, 
                                                    class_mode='categorical')

val_generator = val_datagen.flow_from_directory(val_dir, 
                                                target_size=(224, 224), 
                                                batch_size=32, 
                                                class_mode='categorical')

model = create_model(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=num_classes)
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), 
              loss='categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

model.fit_generator(train_generator, 
                    validation_data=val_generator, 
                    epochs=10, 
                    steps_per_epoch=len(train_generator), 
                    validation_steps=len(val_generator))
```

在这个训练脚本中，我们使用了ImageDataGenerator来进行数据增强。我们还需要编写一些参数，比如学习率、损失函数和评估指标。最后，我们使用fit_generator函数来进行模型训练，其中需要指定epochs以及训练集和验证集的批次数。

最后一步是使用模型进行预测，可以使用以下代码：

```python
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

img_path = 'path/to/test/image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

prediction = model.predict(x)
```

在这个预测脚本中，我们首先加载一个测试图像，然后使用模型进行预处理和预测。预测结果将是一个向量，其中每个元素表示对应的类别的概率。