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ValueError: too many values to unpack

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k-takahashi

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PythonのMNISTプログラムを以下のページを参考に作成しました。
http://blog.btrax.com/jp/2015/11/29/tensorflow/

-----------------------------コード Begin-----------------------------
import input_data
import tensorflow as tf

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.placeholder("float", [None, 784])

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)

y_ = tf.placeholder("float", [None,10])

cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

print sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
-----------------------------コード End-----------------------------

Macのターミナルで実行すると件名のエラーが発生しました。

<エラーが発生している行>
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)

このエラーを解決するにはどのように対応すればよいでしょうか。
不足している情報があればご指摘ください。
よろしくお願い致します。

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