【2】Kaggle:狗的种类识别，基于论文中的 VGG(11)/ResNet(18)/SENet 结构实现

1.数据集格式

在前面【1】中已经对数据集进行过了处理，在自己实现这一模块，训练数据集的统一格式为下图：

2.VGG11结构

根据论文Karen Simonyan, Andrew Zisserman. Very deep convolutional networks for
large-scale image recognition. ICLR, 2015. (VGG)
中的结构，根据标红部分构件卷积层conv和池化层MaxPool：卷积层conv为8层。VGG11网络的结构比较简单和规律，卷积层和全连接层都使用了相同的卷积核大小和滤波器数量，即3x3的卷积核和64、128、256、512、512个滤波器。每个卷积层后面紧跟着一个2x2的最大池化层。

class VGG11(nn