V1只能输出对应于三个loss的accuracy我想计算precision，recall和F1-measure但是调用caffe的Python接口，结合训练集的mean文件、caffemodel文件和deploy.protxt文件对验证集预测但是分类的结果错误很多，与网络训练输出的accuracy不符我推断是訓练样本是灰度图的问题，由于时间紧迫暂时没找到合适的解决办法因此想到了在网络训练过程中打印验证集的预测结果作为权宜之计。

4.最后的训练日志在测试时应该如下图

这样就得到val的预测结果由于没有打乱数据，对应val集的标签可以很容易计算出每一类的precisionrecall和F1-measure

当然这呮是权宜之计。以后会研究为什么python接口对val集的图片预测不正确因为之前和同学讨论官网的python分类脚本预测RGB图像是正确的，那么应该是需要針对灰度图像做出一定的修改