lenet.prototxt loss layer rename

mnist train script

Several changes:

changed the paths for the mnist demo
removed unused fields in SolverParameter
added solver_mode to specify CPU/GPU solving
accordingly, removed the set mode code in the examples code
removed examples/test_read_imagenet since it is trivial
removed get_cifar script since no cifar demo exists.

get_mnist.sh: changed the script to generate leveldb as well.

convert script: spacing

Merge pull request #7 from jeffdonahue/headers

modify makefile to recompile on changes to header files

modify makefile to recompile on changes to header files

Update README.md

Merge pull request #6 from jeffdonahue/flatten

add flatten layer

add flatten layer

net.cpp: LOG to DLOG

io.cpp: changed back CV_LOAD_IMAGE_COLOR for earlier versions of opencv

Update io.cpp

git ignore

net speed benchmark: set device 0

removed the -Wl flag which was an earlier experimental try

makefile update

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

makefile: add both lib and lib64 to the cuda library path.

makefile: added a MATLAB_DIR variable. pycaffe and matcaffe will not be compiled in default unless one calls make pycaffe or make matcaffe explicitly.

update Makefile and add some more docs

Merge remote-tracking branch 'origin/master'

cleanup and include ILSVRC mean image

first pass at matlab wrapper (somewhat messy still)

fix Makefile problem

fixed minor typo in imagenet wrapper

cleaned makefile a little bit

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

remove remaining distributed solver stuff

remove caffe header for distributed solver

removed the unsuccessful distributed solver code

fix pycaffe dependency

fixed the missing CV flag

makefile: not compile test in default

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

makefile: fixed the nvcc path

io.cpp: changed the imread flag to cv::IMREAD_COLOR

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

added explanation notes to syncedmem

imagenet_solver.prototxt: added back the missing test line, not sure when it slipped off the repo

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

imagenet deploy prototxt: instead of having a data layer, this network proto takes an external blob called data. The shape is hardcoded to accompany the imagenet python wrapper at python/caffe/imagenet/wrapper.py. You need to change the shape if you intend to use other shapes.

print status message on error opening leveldb

Merge branch 'master', remote-tracking branch 'origin'

removed the StillFresh function that was used to make sure training does not happen with an earlier version of code.

Made a major change: when initializing a network, the input size are no longer provided by an additional vector of blobs, but should be specified in the netparameters proto by the field "input_dim". This avoid the often awkward code of creating a dummy input vector just for the sake of initializing the network.

wrapper update

finetune code

pycaffe: added a temporary numpy 1.6 compile solution

misc update

pycaffe update and imagenet wrapper

pycaffe update

linecount improvement

ilsvrc 2012 mean

removed obsolete scripts

python reorganization

changed makefile, and removed the no longer needed cuda convnet translator.

changed the python file paths

added pycaffe wrapper. Preparing to clean the structure

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

Conflicts:
Makefile

remove python deps

stochastic pooling: avoid nan

io.hpp bugfix

added infogain loss layer

bugfix

misc update

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffeine

ilsvrc 2012 train file list

distributed solver still having bugs. Pausing for now...

distributed solver: small fix, still bugs

distributed server update. bug in synchronous connections.

data layer: random skip

working asynchronous sgd code. may have errors.

distributed solver - not checked thoroughly

solver minor change

accuracy layer: also produce logprob

imagenet solver 2nd try

imagenet test prototxt

solver restructuring: now all prototxt are specified in the solver protocol buffer

stochastic pooling test

test convolution more thoroughly

script to convert cifar data

script to get cifar

test net scripts

data_layer: more clear logging

syncedmem: added code to not use cudamalloc/cudafree

data_layer: do center cropping when testing

common.cpp: rand seed fix

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffeine

pooling layer: added stochastic pooling layer, not tested, compilable

convert_imageset.cpp script: added error message

caffe common cpp: fixed an embarassing bug

removed an accidental mnist update

python code: use BGR order to match the C++ code

syncedmem bugfix

option to run on cpu without gpu

imagenet solver: a better decreasing policy

bugfix and made the C++ interface for creating leveldb

Merge branch 'master' of github.com:Yangqing/caffe

added back opencv dependency and convert scripts