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データのインポート from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 教師データとテストデータを読み込む mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #fromtestimage = True fromtestimage = False if fromtestimage: n = 4 image = mnist.test.images[n] for i in range(28): for j in range(28): # print(data[i * 28 + j], end=" ") if image[i * 28 + j] > 0: print("1", end="") else: print("0", end="") print() print(mnist.test.labels[n]) sess = tf.InteractiveSession() x = tf.placeholder(tf.float32, [ None, 784 ]) # 入力 28x28 W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) # 784 - 10 の接続 b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # バイアス10コ y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # 計算法 y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 正解データ cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices = [1])) # 誤差計算 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) # W,bを変える 0.5が変える度合い、10だとNG tf.global_variables_initializer().run() for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) # まとめて100枚やる sess.run(train_step, feed_dict = { x: batch_xs, y_: batch_ys }) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) # あってるかどうか accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(len(mnist.train.images)) #5500 print(accuracy.eval({ x: mnist.train.images, y_: mnist.train.labels })) # トレーニングデータの正確さ print(len(mnist.test.images)) #10000 print(accuracy.eval({ x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels })) # テストデータの正確さ print("image test") res = y.eval({ x: [ image ] })[0] print(res) nmax = 0 max = res[nmax] for i in range(len(res)): if res[i] > max: nmax = i max = res[i] print(nmax) print(res[nmax])