Torchline

- 修复单机多卡训练时的bug
- 修改和统一model forward函数： features+logits

- 修改单机多卡训练bug
- 此模式夏batch size必须是gpu的整数倍，否则汇报如下错误：
Python
ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

- 规范化两种日志模式： tqdm和logging

- 增加大量SOTA模型结构，如Mnasnet, mobilenet等
- 统一模型结构(features, logits, forward, last_linear)

- 抽象化optimizer和scheduler定义，方便从外部直接调用
- 添加计算模型大小的函数

- 优化resume
- 增加albumentations数据增广操作
- 修改之前的resize和crop之间的逻辑关系

- 优化优化器代码，增加可扩展性
- 增加学习率热启动(`CosineAnnealingWarmRestarts`)