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，这是一个非常典型的机器学习任务，我们可以按照以下步骤进行：

1. 下载并预处理数据集
2. 构建深度卷积神经网络模型
3. 训练模型并进行模型选择
4. 绘制准确率和损失的变化曲线

下面我们逐步实现这些步骤。

## 1. 下载并预处理数据集

我们可以使用 `torchvision` 库来下载 CIFAR-10 数据集，该库还提供了一些数据预处理的方法，例如图像的裁剪、旋转、翻转等。我们可以将数据集分为训练集、验证集和测试集，其中训练集包含 40000 张图像，验证集包含 10000 张图像，测试集包含 10000 张图像。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理方法
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
trainset, valset = torch.utils.data.random_split(trainset, [40000, 10000])
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_test)

# 定义数据加载器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
valloader = torch.utils.data.DataLoader(valset, batch_size=128,
                                        shuffle=False, num_workers=2)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

## 2. 构建深度卷积神经网络模型

我们可以采用预训练模型 VGG、GoogLeNet、ResNet 和 DenseNet 中的任意一种，这些模型已在 ImageNet 数据集上进行了训练，因此可以作为一个很好的特征提取器。我们只需要将最后的全连接层替换为一个输出 10 维的全连接层即可。

这里我们以 ResNet18 为例构建模型。

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision.models import resnet18

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.resnet = resnet18(pretrained=True)
        self.resnet.fc = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet(x)
        return x

net = Net()

## 3. 训练模型并进行模型选择

我们可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。在训练过程中我们可以使用验证集来进行模型选择，选择在验证集上性能最好的模型作为最终模型。

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)

# 训练模型
best_acc = 0.0
for epoch in range(50):  # 训练 50 轮
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每 100 个 mini-batch 输出一次损失
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

    # 在验证集上测试
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data in valloader:
            images, labels = data
            outputs = net(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()

    # 输出在验证集上的准确率
    acc = 100.0 * correct / total
    print('Accuracy of the network on the validation set: %d %%' % (acc))
    if acc > best_acc:  # 选择最好的模型
        best_acc = acc
        best_model = net.state_dict()

print('Finished Training')

# 加载最好的模型
net.load_state_dict(best_model)

## 4. 绘制准确率和损失的变化曲线

在训练过程中我们可以记录每个 epoch 的准确率和损失，然后将其绘制成曲线。

import matplotlib.pyplot as plt

# 记录准确率和损失
train_acc_list, val_acc_list, train_loss_list, val_loss_list = [], [], [], []
for epoch in range(50):
    train_correct, train_total, train_loss = 0, 0, 0.0
    val_correct, val_total, val_loss = 0, 0, 0.0
    for data in trainloader:
        images, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        train_total += labels.size(0)
        train_correct += (predicted == labels).sum().item()
        train_loss += loss.item()

    train_acc = 100.0 * train_correct / train_total
    train_loss /= len(trainloader)
    train_acc_list.append(train_acc)
    train_loss_list.append(train_loss)

    with torch.no_grad():
        for data in valloader:
            images, labels = data
            outputs = net(images)
            loss = criterion(outputs, labels)

            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            val_total += labels.size(0)
            val_correct += (predicted == labels).sum().item()
            val_loss += loss.item()

        val_acc = 100.0 * val_correct / val_total
        val_loss /= len(valloader)
        val_acc_list.append(val_acc)
        val_loss_list.append(val_loss)

    print('[Epoch %d] Train Loss: %.3f, Train Acc: %.2f%%, Val Loss: %.3f, Val Acc: %.2f%%'
          % (epoch + 1, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc))

# 绘制准确率和损失的变化曲线
epochs = range(1, 51)
plt.plot(epochs, train_acc_list, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc_list, label='Validation Accuracy')
plt.legend()
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy vs. Epochs')
plt.show()

plt.plot(epochs, train_loss_list, label='Training Loss')
plt.plot(epochs, val_loss_list, label='Validation Loss')
plt.legend()
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Loss vs. Epochs')
plt.show()

# 在测试集上测试
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

# 输出在测试集上的准确率
acc = 100.0 * correct / total
print('Accuracy of the network on the test set: %d %%' % (acc))

这样我们就完成了 CIFAR-10 数据集的分类任务，并绘制了准确率和损失的变化曲线。