轻量级caffe前向推理框架

本项目为对happynear版本的caffe进行精简化:
1、去除冗余依赖boost、hdf5、lmdb、levedb等，简化以后caffe前向框架更加小型化，并且保持了原生caffe调用习惯（相比于mini-caffe）
2、去除训练用到的loss计算以及solver源码
3、调整修改内存管理机制（去除boost）

小赞：
	相比于mini-caffe，该精简化版本的caffe更加原生态，函数调用和原版的caffe没有区别，同时也支持mkl编译，多GPU模式编译（nccl)
	提供的cmake可以在ubuntu下编译，同时也可以在windows下编译使用。

注意：
	windows下编译，blob.hpp、io.hpp、net.hpp、common.hpp、layer.hpp、caffe.pb.h的文件开始加入：
1、编译时：
		#define LIBCAFFE __declspec(dllexport)
2、调用时：
		#ifdef CAFFE_EXPORTS
		#define LIBCAFFE __declspec(dllexport)
		#else
		#define LIBCAFFE __declspec(dllimport)
		#endif
		
这是一个坑，一开始编译时加入第二种宏定义方式，总是报错。最后不得已使用这种方式。ubuntu下不存在这些问题！

如果需要添加新的层，需要重新生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc，protobuf库自由选择，但是版本一定要一致。