稳定版本v0.1.1

增加指标平滑的SmoothMetricCallback，统一管理指标平滑的问题, 增加SKIP_METRICS，NO_SMOOTH_METRICS，ROUND_PRECISION，默认对指标会进行平滑，修改tensorboard和wandb的callback, 允许跳过nan的指标, Tensorboard可以记录gpu等系统信息

稳定版本v0.1.0.post2

修复v0.1.0的bug，主要是进度条和log的标签平滑的问题

稳定版本v0.1.0

允许调整进度条的显示参数, 进度条和日志同步（如果进度条平滑了则日志也平滑）, 自动把tensor转到model.device上, 允许打印第一个batch来检查样本

稳定版本v0.0.9

增加auto_set_cuda_devices自动选择显卡，增加log_info，log_warn, log_error等小函数

稳定版本v0.0.8

增加EmailCallback和WandbCallback, 增加AccelerateTrainer和DeepSpeedTrainer, grad_accumulation_steps内算一个batch，修改Trainer中部分成员函数

稳定版v0.0.7.post3

修复保存scheduler

稳定版本v0.0.7.post2

Checkpoint Calback增加保存scheduler, save_weights可自行创建目录，Logger, Tensorboard模块加入lr, 修改predict和add_trainer

稳定版本v0.0.7

独立出callbacks.py文件, fit允许输入形式为字典，load_weights支持list输入，save_weights支持仅保存可训练参数

稳定版本v0.0.6

增加hf的accelerator测试用例, ddp需要外部控制执行callback, 混合精度支持bf16, 增加add_trainer方法

稳定版本v0.0.5

增加Summary的Callback, 增加Tqdm的进度条展示，保留原有BaseModel的同时，增加Trainer(不从nn.Module继承), 从bert4torch的snippets迁移部分通用函数