我刚开始学习深度学习。我在使用Caffe时发现有两个prototxt文件，一个是”deploy”，另一个是”train_val”。
我知道”train_val”是用来训练模型的。但对于”deploy”文件，有人说它是用来测试图像的。
所以，我的疑问是”deploy”文件是否只有forward()网络，因此测试图像数据只通过前向网络一次就能得到分数？

回答：

正如你已经注意到的，'train_val.prototxt'和'deploy.prototxt'之间存在一些基本区别。
一个关键区别是'deploy.prototxt'通常缺少任何损失层。
当你没有为网络定义损失函数时，反向传播就没有意义了：你要传播什么梯度？什么函数的梯度？

因此，Caffe中的net对象在所有阶段都实现了backward()方法。然而，当你测试没有损失函数的网络时（只有预测），这个方法是没有意义的。