python使用深度卷积神经网络，(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：准确率尽可能高；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。需要在训练集和测试集上画出 accuracy vs. epochs，在验证 集上画出 loss vs. epochs，总共 3 幅图。

好的，这是一个很好的深度学习任务。下面是一些步骤，帮助你完成这个任务：

1. 下载 CIFAR-10 数据集并解压缩。你可以使用 `wget` 命令来下载数据集，然后使用 `tar` 命令来解压缩。例如：

   wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
   tar zxvf cifar-10-python.tar.gz

2. 导入必要的库，例如 TensorFlow 或 PyTorch，以及其他常用的库，例如 NumPy 和 Matplotlib。

3. 加载数据集。你可以使用 `pickle` 库来加载 CIFAR-10 数据集。例如：

   import pickle
   
   def load_batch(filename):
       with open(filename, 'rb') as f:
           data = pickle.load(f, encoding='bytes')
       return data[b'data'], data[b'labels']
   
   train_data = []
   train_labels = []
   
   for i in range(5):
       filename = f'cifar-10-batches-py/data_batch_{i+1}'
       data, labels = load_batch(filename)
       train_data.append(data)
       train_labels.append(labels)
   
   train_data = np.concatenate(train_data, axis=0)
   train_labels = np.concatenate(train_labels, axis=0)
   
   test_data, test_labels = load_batch('cifar-10-batches-py/test_batch')

4. 划分训练集和验证集。你可以使用 `train_test_split` 函数来划分训练集和验证集。例如：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   
   train_data, val_data, train_labels, val_labels = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.2, random_state=42)

5. 对图像进行预处理。你可以使用常用的预处理方法，例如对图像进行归一化和零中心化。例如：

   train_data = train_data.astype('float32') / 255.0
   val_data = val_data.astype('float32') / 255.0
   test_data = test_data.astype('float32') / 255.0
   
   train_data_mean = np.mean(train_data, axis=0)
   train_data -= train_data_mean
   val_data -= train_data_mean
   test_data -= train_data_mean

6. 定义模型。你可以使用预训练模型 VGG、GoogLeNet、ResNet 或 DenseNet，也可以自己构建模型。例如：

   from tensorflow.keras.applications import VGG16
   
   base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(32, 32, 3))
   x = base_model.output
   x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
   x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
   predictions = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
   model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

7. 编译模型。你可以选择适当的损失函数、优化器和评估指标。例如：

   model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

8. 训练模型。你可以使用 `fit` 函数来训练模型。例如：

   history = model.fit(train_data, train_labels, epochs=50, batch_size=128, validation_data=(val_data, val_labels))

9. 评估模型。你可以使用 `evaluate` 函数来评估模型在测试集上的表现。例如：

   test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
   print(f'Test accuracy: {test_acc:.4f}')

10. 画出准确率 vs. epochs 和 loss vs. epochs 的图像。你可以使用 Matplotlib 来画出这些图像。例如：

    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
    
    ax[0].plot(history.history['accuracy'], label='Training')
    ax[0].plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation')
    ax[0].set_xlabel('Epoch')
    ax[0].set_ylabel('Accuracy')
    ax[0].legend()
    
    ax[1].plot(history.history['loss'], label='Training')
    ax[1].plot(history.history['val_loss'], label='Validation')
    ax[1].set_xlabel('Epoch')
    ax[1].set_ylabel('Loss')
    ax[1].legend()
    
    plt.show()

希望这些步骤能够帮助你完成任务。