python train.py --network resnet50
parser.add_argument('--pretrained', dest='pretrained', help='pretrained model prefix',
default=os.path.join(os.getcwd(), 'model', 'resnet-50'), type=str)
使用预训练模型Inception_v3进行训练。
尝试一：batch-size=64，lr=0.005，--lr-steps=''，--end-epoch=280
发现其实很早的时候就已经趋于平衡了，所以可以尝试在80和160对学习率进行修改。
尝试二：batch-size=128，lr=0.005，--lr-steps='80,160'，--end-epoch=260
报错：
src/storage/./pooled_storage_manager.h:143: cudaMalloc failed: out of memory
修改batch_size的大小。