--code
--dataset(数据抽象接口)
--data(数据源)
--provider(数据集接口)
--model(深度学习模型接口)
将数据集抽象为ndarray格式 提供数据集height,width等参数
针对模型提供特定大小的数据集，格式为ndarray
定义模型的各个模块，包括网络结构，损失函数，优化器等
#实例化一个dataset对象
dataset = MnistDataset()
#载入数据
dataset.loadDataset(one_hot=True)
#声明需要的batch_size
batch_size = 100
#实例化一个provider对象，并将具体的数据集对象传入
provider = MnistProvider(dataset, batch_size=batch_size)
#实例化一个模型，传入provider对象
model = EasyNet(data_provider=provider)
#调用模型自带的训练函数
model.trainEpoch()