print('Best val Acc: {:4f}'.format(best_acc))

这是一个Python语言中的字符串格式化操作，其中{}表示占位符。这段代码的含义是输出一个字符串，其中包含一个浮点数的值，该浮点数使用format函数中的参数替换占位符。具体来说，{:4f}表示将该参数替换为一个浮点数，并保留四位小数。因此，如果best_acc是一个浮点数，该代码将输出形如"Best val Acc: 0.123456"的字符串，其中0.123456是best_acc的值。

相关问题

def finetune(model, dataloaders, optimizer): since = time.time() best_acc = 0 criterion = nn.CrossEntropyLoss() stop = 0 for epoch in range(1, args.n_epoch + 1): stop += 1 # You can uncomment this line for scheduling learning rate # lr_schedule(optimizer, epoch) for phase in ['src', 'val', 'tar']: if phase == 'src': model.train() else: model.eval() total_loss, correct = 0, 0 for inputs, labels in dataloaders[phase]: inputs, labels = inputs.to(DEVICE), labels.to(DEVICE) optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase == 'src'): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) preds = torch.max(outputs, 1)[1] if phase == 'src': loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * inputs.size(0) correct += torch.sum(preds == labels.data) epoch_loss = total_loss / len(dataloaders[phase].dataset) epoch_acc = correct.double() / len(dataloaders[phase].dataset) print('Epoch: [{:02d}/{:02d}]---{}, loss: {:.6f}, acc: {:.4f}'.format(epoch, args.n_epoch, phase, epoch_loss, epoch_acc)) if phase == 'val' and epoch_acc > best_acc: stop = 0 best_acc = epoch_acc torch.save(model.state_dict(), 'model.pkl') if stop >= args.early_stop: break print() model.load_state_dict(torch.load('model.pkl')) acc_test = test(model, dataloaders['tar']) time_pass = time.time() - since print('Training complete in {:.0f}m {:.0f}s'.format(time_pass // 60, time_pass % 60)) return model, acc_test

在在这在这段在这段代码在这段代码中在这段代码中，在这段代码中，定义在这段代码中，定义了在这段代码中，定义了一个在这段代码中，定义了一个名在这段代码中，定义了一个名为在这段代码中，定义了一个名为fin在这段代码中，定义了一个名为finet在这段代码中，定义了一个名为finetune在这段代码中，定义了一个名为finetune的在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、datal在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataload在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.Cross在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropy在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（fin在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finet在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记stop在这段代码中，定义了一个名为finetune的函数，该函数接受三个参数：model、dataloaders和optimizer。该函数利用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss）作为评估标准，在每个epoch中进行模型微调（finetune）直到达到最佳准确率（best_acc）。在该函数的主要循环中，设置一个stop变量，一旦遍历完所有epoch后将其设为1，函数最后返回一个停止标记stop。

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，这是一个比较典型的图像分类问题，下面我们可以按照以下步骤进行实现：

1. 下载并预处理数据集
2. 划分训练集、验证集和测试集
3. 加载预训练模型 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet
4. 构建模型并进行训练
5. 绘制 accuracy vs. epochs 和 loss vs. epochs 图

下面我们将逐步进行实现。

### 1. 下载并预处理数据集

我们可以使用以下代码来下载并预处理 CIFAR-10 数据集：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 定义数据预处理
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 下载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)

### 2. 划分训练集、验证集和测试集

我们可以使用以下代码将训练集划分为训练集和验证集，同时将测试集保留：

from torch.utils.data import DataLoader, random_split

# 划分训练集和验证集
train_dataset, val_dataset = random_split(train_dataset, [40000, 10000])

# 定义数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

### 3. 加载预训练模型 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet

我们可以使用以下代码加载预训练模型 VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet：

import torchvision.models as models

vgg = models.vgg16(pretrained=True)
googlenet = models.googlenet(pretrained=True)
resnet = models.resnet18(pretrained=True)
densenet = models.densenet121(pretrained=True)

### 4. 构建模型并进行训练

我们可以使用以下代码构建并训练模型：

import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import time

# 定义模型
model = vgg # 这里使用 VGG16 作为例子
num_ftrs = model.classifier[6].in_features
model.classifier[6] = nn.Linear(num_ftrs, 10)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练函数
def train(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    
    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += targets.size(0)
        correct += predicted.eq(targets).sum().item()
        
    train_loss = running_loss / len(dataloader)
    train_acc = 100. * correct / total
    
    return train_loss, train_acc

# 验证函数
def validate(model, dataloader, criterion, device):
    model.eval()
    running_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0
    
    with torch.no_grad():
        for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
            inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            
            running_loss += loss.item()
            _, predicted = outputs.max(1)
            total += targets.size(0)
            correct += predicted.eq(targets).sum().item()
    
    val_loss = running_loss / len(dataloader)
    val_acc = 100. * correct / total
    
    return val_loss, val_acc

# 训练模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

best_acc = 0.0
train_losses, train_accs, val_losses, val_accs = [], [], [], []

for epoch in range(10):
    start = time.time()
    train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer, device)
    val_loss, val_acc = validate(model, val_loader, criterion, device)
    end = time.time()
    
    print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Train Acc: {:.2f}%, Val Loss: {:.4f}, Val Acc: {:.2f}%, Time: {:.2f}s'.
          format(epoch+1, 10, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc, end-start))
    
    train_losses.append(train_loss)
    train_accs.append(train_acc)
    val_losses.append(val_loss)
    val_accs.append(val_acc)
    
    # 保存最好的模型
    if val_acc > best_acc:
        best_acc = val_acc
        torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')

### 5. 绘制 accuracy vs. epochs 和 loss vs. epochs 图

我们可以使用以下代码绘制 accuracy vs. epochs 和 loss vs. epochs 图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制 accuracy vs. epochs 图
plt.plot(train_accs, label='train')
plt.plot(val_accs, label='val')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy (%)')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制 loss vs. epochs 图
plt.plot(train_losses, label='train')
plt.plot(val_losses, label='val')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

至此，我们就完成了对 CIFAR-10 数据集进行图像分类的任务，并绘制了 accuracy vs. epochs 和 loss vs. epochs 图。