Created by: chenwhql
DataLoader多进程在实现后，在mnist，resnet，se_resnext，transformer，ptb五个models/dygraph目录下模型进行了可行性和速度测试，但是之前测试时，这几个模型均是示例性质的，不是根据完整公开数据集进行完整验证的版本。
目前models/dygraph下的transformer和mobilenet均使用DataLoader的单进程模式进行了完整训练，已验证DataLoader单进程模式在完整训练中的稳定性：
- transformer：添加了和静态图一致的shuffle机制，并使用完整数据集训练
- mobilenet：使用完整imagenet数据集进行训练
现在直接在这两个模型的基础上设置DataLoader(use_multiprocess=True)验证多进程DataLoader的稳定性，该PR解决在transformer中发现的问题：：
问题： transformer训练中发现，在实现了完整的包含shuffle的reader后，reader的负担变重，导致DataLoader主进程Queue.get在原先设定的10s超时后，还没有拿到队列中数据，从而导致直接报错超时退出。
解决：但这里其实不能算是致命错误，再等一等就可以拿到数据，所以这里的超时机制不恰当，应该多尝试几次，如果一定次数之后还拿不到数据，再报错超时退出。因此这里将原先的10s超时，改为5s超时，尝试12次，12次之后仍失败，再超时退出，从而解决了该问题。
修改之后打日志发现确实10s不足够拿到数据：
修改后在8卡P40机器上使用多进程DataLoader进行了完整30个epoch的训练，顺利完成，没有问题。