使用深度卷积神经网络，(自己构造或者采用预训练模型 VGG, GoogLeNet, ResNet, DenseNet 等)，对图像数据集 CIFAR-10（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html） 进行分类，该数据集的训练集包含 50000 张图片，测试集包含 10000 张图片。 要求：需要在测试集上画出 accuracy vs. epochs；需要把训练集划分出 10000 张图片作为验证集，用来进行模型选择，可以使用 Kaggle 的免费 GPU 进行训练。

好的，这道题目比较综合，需要用到深度学习中的卷积神经网络和模型选择的知识。我会逐步给出解答，希望能够帮到你。

首先，我们需要加载 CIFAR-10 数据集。可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 加载 CIFAR-10 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

# 将像素值缩放到 [0, 1] 范围内
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0

# 将标签转换为 one-hot 编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

接下来，我们可以使用一些现有的深度卷积神经网络模型，比如 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 等。这些模型都可以使用 Keras 提供的 API 进行创建。这里以 ResNet 为例，代码如下：

def ResNet(input_shape, num_classes):
    inputs = keras.Input(shape=input_shape)

    # 第一个卷积层
    x = layers.Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), padding="same")(inputs)
    x = layers.BatchNormalization()(x)
    x = layers.Activation("relu")(x)
    x = layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2), padding="same")(x)

    # 残差块
    num_blocks = 3
    filters = 64
    for i in range(num_blocks):
        strides = (1, 1)
        if i == 0:
            strides = (2, 2)
        y = layers.Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding="same")(x)
        y = layers.BatchNormalization()(y)
        y = layers.Activation("relu")(y)
        y = layers.Conv2D(filters, (3, 3), padding="same")(y)
        y = layers.BatchNormalization()(y)
        if i == 0:
            x = layers.Conv2D(filters, (1, 1), strides=(2, 2), padding="same")(x)
        x = layers.Add()([x, y])
        x = layers.Activation("relu")(x)

    # 平均池化层
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)

    # 全连接层
    outputs = layers.Dense(num_classes, activation="softmax")(x)

    # 创建模型
    model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 创建 ResNet 模型
model = ResNet(input_shape=(32, 32, 3), num_classes=10)

接下来，我们需要进行模型训练和模型选择。我们可以将训练集划分出一部分作为验证集，用来进行模型选择。在每个训练 epoch 结束后，我们可以记录下模型在训练集和验证集上的准确率，以便于画出 accuracy vs. epochs 的曲线。代码如下：

# 划分验证集
x_train_new, x_val = x_train[:40000], x_train[40000:]
y_train_new, y_val = y_train[:40000], y_train[40000:]

# 编译模型
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),
              loss="categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

# 训练模型
history = model.fit(x_train_new, y_train_new, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_val, y_val))

# 画出 accuracy vs. epochs 的曲线
import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history["accuracy"]
val_acc = history.history["val_accuracy"]
epochs = range(1, len(acc) + 1)

plt.plot(epochs, acc, "bo", label="Training acc")
plt.plot(epochs, val_acc, "b", label="Validation acc")
plt.title("Training and validation accuracy")
plt.xlabel("Epochs")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.legend()
plt.show()

最后，我们可以使用 Kaggle 的免费 GPU 进行训练。具体步骤可以参考 Kaggle 官方文档：https://www.kaggle.com/docs/gpu。在训练结束后，我们可以在测试集上进行准确率的评估，代码如下：

# 在测试集上进行评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)

希望这些代码可以帮到你！