im2col + convolve non-square filters, padding, and stride

add h/w kernel size, stride, and pad for non-square filtering

while keeping everything working as-is.

[docs] compile gflags with -fPIC for linking

[docs] install glog first given incompatibility

[docs] fix missing glog install cd

Merge pull request #813 from sergeyk/dev

Fix for bug in HDF5 Output Layer

make "all" the default target

"all" is the right default since it builds the library itself.
define "everything" after it.

FIX: updating HDF5 input test for new test data

FIX: both data and label now copied correctly in HDF5 output layer

FIX: tests now catch bug reported in #750 (in HDF5 output layer)

Merge pull request #812 from Yangqing/sweep

gflags 2.1 bugfix (or rather a hack).

lint

Merge pull request #733 from longjon/pycaffe-tweaks

pycaffe fixes

fixing comment

gflags 2.1 bugfix (or rather a hack).

Merge pull request #805 from alfredtofu/dev

Update image_data_layer.cpp

Merge pull request #807 from qipeng/dev

relaxed timer test requirements

set_mode to CPU in ArgMaxLayerTest constructor to avoid random Travis
failures.

Merge pull request #806 from jeffdonahue/travis-minimal-cuda

speed up Travis build by installing only the CUDA subpackages necessary for building

Only install the minimal CUDA subpackages necessary for building.

Update image_data_layer.cpp

fix bug for getting new width

relaxed timer test requirements

Merge pull request #802 from jeffdonahue/caffe-bin-symlink

Symlink to tool bins without the .bin extension

Symlink to tool bins without the .bin extension

Merge pull request #800 from jeffdonahue/zero-indexed-train-iter

Make training iterations 0-indexed to display training loss in 0th iter

Move loss display before lr display in ComputeUpdateValue.

Make training iterations 0-indexed.

Fix my nonsensical variable names.

Merge pull request #796 from jeffdonahue/solver-debug-info

Print blob debug info during training if SolverParameter "debug_info" field is set

Print just the mean absolute value (no sum/l1norm)

Print blob L1 norms during forward/backward passes and updates if
new "debug_info" field in SolverParameter is set.

Merge pull request #789 from Yangqing/sweep

Consolidate tools.

LOG(ERROR)->LOG(FATAL), and misc script changes.

Merge pull request #793 from jeffdonahue/infogain-test

Add gradient checks for InfogainLossLayer

using caffe::string to be consistent with other string definition.

Add gradient checks for infogain loss layer, letting it take the
infogain matrix as the third bottom blob.

oops, wrong deprecation message (should have --)

lint

Adding new caffe binary that does everything in one binary; deprecating device_query, finetune_net, net_speed_benchmark, train_net

include benchmark.hpp

Merge pull request #776 from Yangqing/sweep

Gflags dependency & misc

travis: gflags still needs -fPIC, otherwise it makes caffe cry.

I am really bad at debugging travis.

turns out that glog does not compile with gflags 2.1 - compiling glog first and then gflags.

travis - does adding cflags help? want to keep minimal invasion into gflags installation.

travis

gflags should preferrably be installed before glog

add gflags dependency doc

add gflags dependency to caffe.

Merge pull request #773 from qipeng/lrelu

Leaky ReLU numerical stability improvement

numerical stability improvement

Merge pull request #766 from rbgirshick/matcaffe-cxx

Use the same CXX for matcaffe as for the rest of the build

Use the same CXX for matcaffe as for the rest of the build

Merge pull request #762 from rbgirshick/upgrade-pad-pooling-layers

Correctly apply padding to pooling layers when upgrading from V0

Merge pull request #760 from bhack/fix_loopcopy

Fix repeated field copy loop

Correctly apply padding to pooling layers when upgrading from V0

Fix repeated field copy loop

Fix lint algorithm include

Fix spaces

Merge pull request #755 from jeffdonahue/bhack-split_dim

Finishing touches on @bhack's SliceLayer (#680)

SliceLayer: post-rebase fixes, cleanup, etc. (some from changes
suggested by @sguada).  Test for both num & channels in forward &
backward; use GaussianFiller so that tests are non-trivial.

Add split dim layer

Differentiate top test blob vector size

Rename to SplitLayer
Add slicing points

Merge pull request #740 from qipeng/lrelu

Leaky ReLU

reduced multiplications & fixed unit test

leaky relu + unit test

Merge pull request #752 from Yangqing/sweep

reapply namespace change

Merge pull request #742 from longjon/direct-blob-buffers

Use Blob directly instead of shared_ptr for internal layer buffers

Merge pull request #743 from longjon/make-everything

Add an "everything" target to make for comprehensive build testing

Merge pull request #615 from kloudkl/top-k-argmax

remove unused includes in AccuracyLayer and ArgMaxLayer

Merge pull request #518 from longjon/fromto

Add From/To options for Forward and Backward

add an "everything" target to make for comprehensive build testing

The everything target builds all components, checks warnings, runs lint,
and runs tests.

use Blob directly instead of shared_ptr for WindowDataLayer buffers

use Blob directly instead of shared_ptr for ImageDataLayer buffers

use Blob directly instead of shared_ptr for DataLayer buffers

use Blob directly instead of shared_ptr for DropoutLayer::rand_vec_

This will simplify the implementation of Reshape by making allocation
automatic. There is no need for shared_ptr here, and this is more
uniform with buffers used by other layers.

use Blob directly instead of shared_ptr for PoolingLayer::max_idx_

Again, this is more uniform, and will simplify the implementation of
Reshape.

use Blob directly instead of shared_ptr for InnerProductLayer::bias_multiplier_

use Blob directly instead of shared_ptr for ConvolutionLayer::bias_multiplier_

This will make layer reshaping easier and more uniform, and is
consistent with col_buffer_.

Fix style issues in accuracy & argmax layer

Include <utility> for pair in the accuracy layer

Limit the comparison functions to have file scope

Add more test cases for the accuracy layer

Refactor the accuracy layer with std::partial_sort

Move compararing function from common_layers to argmax_layer

Use std::partial_sort in the ArgMaxLayer as suggested by @shuokay

Simplify the top-k argmax layer using std::sort

Add the test cases for the mulitple top predictions argmax layer

Extend the ArgMaxLayer to output top k results

pycaffe: test channel_order and input_scale against None

An input_scale of zero should produce warnings/errors/infinities rather
than being the same as an input_scale of one. A channel_order of () or 0
should not be equivalent to the default ordering.

pycaffe: reorder exceptions

It doesn't make sense to complain about input not being batch-sized if
it isn't even 4-d in the first place.

pycaffe: allow unspecified mean. Fixes #671.

Merge pull request #732 from longjon/travis-pycaffe

Have Travis build pycaffe

Travis builds pycaffe

use /usr instead of /usr/local for default Python include/lib

This makes the default settings usable with Travis/Ubuntu Python

test consistency of From/To Forward/Backward

comment in net.hpp to explain subtleties of From/To on DAGs

pycaffe: expose Forward/Backward From/To as kwargs start and end

add Net::Forward/Backward From/To

reapply namespace change

Merge pull request #730 from Yangqing/sweep

cosmetics: add syntax = proto2

cosmetics: add syntax = proto2