qqm
通过PyTorch进行SEnet的神经网络构筑，图像分类
Batch大小为32，循环次数为150次，通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为98.20。
Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98 。
17:03:08Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97 。
14:52:29Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97 。
09:25:43Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.7 。
08:25:23Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.3 。
06:43:39Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.1 。
05:12:43Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。
03:30:47Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.7 。
02:16:29Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.5 。
00:26:10Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.9 。
20:43:42Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
17:43:36Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
16:17:14Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.1 。
15:18:05Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.1 。
13:23:53Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.9 。
12:23:33Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.5 。
10:54:24Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.6 。
07:08:48Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.5 。
06:22:34Batch Size 数据为 224 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.6 。
05:10:14Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.9 。
02:46:00Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。
00:21:01Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。
23:05:51Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 150 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98.2 。
20:07:23Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98 。
16:34:46Batch Size 数据为 64 ，Epoch循环次数为 500 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
13:04:21Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.8 。
08:25:50Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
02:26:42Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97 。
22:00:15Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.1 。
18:31:04Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.8 。
14:48:04Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。
12:04:21Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 98 。
10:14:25Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.5 。
08:58:40Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
07:25:04Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.1 。
04:12:20Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
22:20:17Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.5 。
18:04:22Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.9 。
14:58:25Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 80 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.9 。
11:12:13Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 56 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.7 。
09:34:15Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 56 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.5 。
07:08:46Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97 。
06:32:30Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 56 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。
03:27:20Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。
20:57:11Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.4 。
18:03:30Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.2 。
15:08:06Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.5 。
13:36:33Batch Size 数据为 16 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.1 。
12:32:39Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97.6 。
11:09:54Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 94.5 。
07:30:25Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.8 。
06:45:39Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96 。
05:23:53Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.6 。
04:08:09Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.9 。
02:10:36Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 97 。
00:25:28Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96 。
22:24:32Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 96.5 。
19:38:50Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93.3 。
16:02:51Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 92.1 。
14:12:21Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 300 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 95.2 。
11:15:49Batch Size 数据为 32 ，Epoch循环次数为 100 次， 通过在线上环境完成训练，模型最优精度评分为 93 。
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