CE 模型重构

[guochaorong]

目前一个模型目录中， 所有gpu，cpu场景都配置在里面。
导致其中kpi相关配置，以及model中记录kpi的变量越来越多。
比如： 加一个4卡和8卡

需要把kpi配置， 启动脚本等，都平铺开来。

PaddlePaddle/paddle-ce-latest-kpis#37

随着我们机器型号和模型场景（Gpu单卡、多卡，cpu等）不断扩充， 维护起来比较费劲。

计划进行如下重构：

每一个模型有一个对应的base模型：

resnet50

base模型里存放的内容有：
model.py（模型脚本）, continuous_evaluation.py （kpi 变量）， 所有模型共用。

可以在此基础上定义各种场景模型

resnet50-p40-card8    
resnet50-p40-card4    
resnet50-p40-card1
resnet50-v100-card4
resnet50-v100-card1

每个模型里面的内容是一个启动脚本run.xsh， 一个latest_kpis目录，里面对应的是这个场景的kpi标杆数据。

进行的改动

1. main.xsh 和 eva.xsh
   1.1 base 模型不跑（base模型中不含run.xsh）
   1.2 import kpi配置，改为from tasks.%s.continuous_evaluation import tracking_kpis'
   % task_name.split('-')[0]

2. main.xsh需要加入模型匹配跑模型（比如在 aws agent上只跑 '-p40-'的 模型）
   ./main.xsh --task_pre -p40-

3. bug fix: delete 模型目录，会计入changed tasks中， 在模型入库时，pr check会失败。需要刨去delete的模型目录（如从 resnet50 改为__resnet50）

[guochaorong]

后续有两个问题
1 base模型的名字__xxx ，等所有模型改造完成后，统一改为 base_xxx之类，该类模型不跑
2. 一个模型各类数据对比， 后续从web层面出数据做。

[Superjomn]

可以把传 flag 改成环境变量，会更灵活可读

[guochaorong]

恩恩， 可读性更好一点~