功能：

• API: tensorflow.keras
• 数据增强(keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator)
• 使用mobilenetV2预训练模型
• 继续训练（会覆盖之前的模型）
• 权重保存、冻结为pb(keras保存的pb模型无法使用tf.gfile.FastGFile读取)

update

• 新增冻结为一整个pb模型代码(可使用tf.gfile.FastGFile读取)(参考至博客)操作流程如下：
  • 调用evaluate.py中的Evaluate.freeze2h5()将指定ckpt冻结为.h5模型
  • 调用h5_to_pb.py中freeze_h5_to_pb()方法将.h5转为.pb
  • TODO: 暂时无法改变input和output的名字，后续可考虑load_model后添加层并指定名字来实现
• 为训练清晰度分类模型，新增手动模糊图片的操作gen_blur_img.py