受到小伙伴们的使用微信监控训练的启发，就动手做了个使用邮件监控Mxnet训练的例子
刚开始使用Pyhton，有些地方可能写的不太好。轻喷
由于在查多线程的时候，发现Python的多线程受到GIL的影响，多线程会有一些性能局限。所以在这里我另开了一个进程来训练，为了保证训练性能不受影响。
新加了基于责任链模式的命令解析模块
- EmailNN
主要启动代码,包含循环监控邮箱,启动命令解析 - EmailTool
自己封装的一些处理邮件的函数 - NN_Train
深度学习训练主要代码 - CmdAnalysis 命令解析模块，包含责任链基类，和责任链前台类以及一些基本的命令解析
- Global 全局变量模块，用于保存全局变量
在Global里配置好自己的邮箱地址,密码和pop,smtp地址
在NN_Train配置好需要训练的网络和数据等
在CmdAnalysis里可以修改命令解析，若要新加解析命令，只需要继承BaseCmd，并使用CmdAnaly类的Add方法添加到责任链里即可
最后启动EmailNN即可
详细解释参见源码和这里
邮件发送:
- 训练
- 主题为: train
- 参数设置
各个训练参数和参数值中间空一空格,每个参数和参数值一行- ep:
epoch - lr:
learning_rate - bs:
batch_size - wd:
weight_decay
- ep:
- 设置图片及文件名
- 主题为: setname
- 参数设置
和训练参数设置规则一样
- dir: 路径
- params: 参数文件名
- png: 图片文件名
- 终止监控:
- 主题为: exit
发送的命令
正在训练的时候在发送会提示训练正在进行中
训练结束会发送训练日志和曲线图以及使用的参数
训练曲线图
