pythonのmnistプログラムが上手くいかない

#エラー内容
mnistを行おうとしたら以下のようなエラーが発生しました

例外が発生しました: ValueError
Cannot feed value of shape (1, 64) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 784)'

どのように改善すればよいのでしょうか
#エラー箇所
おそらく以下の部分の改善でエラーが治ると思うのですが

python
1def imageToData(filename):
2    # 画像を8x8のグレースケールへ変換
3    grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
4    grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
5    # 数値リストへ変換
6    numImage = np.asarray(grayImage, dtype = float)
7    numImage = np.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
8    numImage = numImage.flatten()
9
10    return numImage
11
12data = imageToData("out.jpg")
13
14# 分類する
15result = y.eval(feed_dict={x: [data]})

#プログラム全体

python
1import tensorflow as tf
2import numpy as np
3import matplotlib.pyplot as plt
4import tkinter
5from PIL import Image, ImageDraw
6
7from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import mnist as mnist_loader
8import base64
9from io import BytesIO
10import PIL
11
12
13# （１）手書き数字の学習データを読み込みます。
14mnist = mnist_loader.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
15
16# （２）ニューラルネットワークサイズ等設定値を指定します。
17x = tf.placeholder("float",[None,784])
18Weight = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) # 縦28セル*横28セルなので、ニューラルネットワークの第1層は。784
19b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 第2層は10個のニューロンを設定。10個の数字の対応する箇所の値が大きくなるよう学習させる
20y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,Weight)+b)
21y_ = tf.placeholder("float",[None,10])
22cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
23train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
24
25# （３）学習の実行。ニューラルネットワークに学習させる回数は1200回。
26init = tf.global_variables_initializer() 
27ss = tf.InteractiveSession()
28ss.run(init)
29
30for times in range(1200):
31    xb, yb = mnist.train.next_batch(100)
32    ss.run(train_step, feed_dict={x: xb, y_: yb})
33
34class Application(tkinter.Frame):
35    def __init__(self, master=None):
36        super().__init__(master)
37        self.master = master
38        self.master.title('tkinter canvas trial')
39        self.pack()
40        self.create_widgets()
41        self.setup()
42        
43
44    def create_widgets(self):
45        self.vr = tkinter.IntVar()
46        self.vr.set(1)
47        self.write_radio = tkinter.Radiobutton(self, text='write', variable=self.vr, value=1, command=self.change_radio)
48        self.write_radio.grid(row=0, column=0)
49        self.erase_radio = tkinter.Radiobutton(self, text='erase', variable=self.vr, value=2, command=self.change_radio)
50        self.erase_radio.grid(row=0, column=1)
51
52        self.clear_button = tkinter.Button(self, text='clear all', command=self.clear_canvas)
53        self.clear_button.grid(row=0, column=2)
54
55        self.save_button = tkinter.Button(self, text='save', command=self.save_canvas)
56        self.save_button.grid(row=0, column=3)
57
58        self.test_canvas = tkinter.Canvas(self, bg='white', width=600, height=600)
59        self.test_canvas.grid(row=1, column=0, columnspan=4)
60        self.test_canvas.bind('<B1-Motion>', self.paint)
61        self.test_canvas.bind('<ButtonRelease-1>', self.reset)
62
63    def setup(self):
64        self.old_x = None
65        self.old_y = None
66        self.color = 'black'
67        self.eraser_on = False
68        self.im = Image.new('RGB', (600, 600), 'white')
69        self.draw = ImageDraw.Draw(self.im)
70
71    def change_radio(self):
72        if self.vr.get() == 1:
73            self.eraser_on = False
74        else:
75            self.eraser_on = True
76
77    def clear_canvas(self):
78        self.test_canvas.delete(tkinter.ALL)
79
80    def save_canvas(self):
81        filename = "out.png"
82        self.im.save(filename)
83
84    def paint(self, event):
85        if self.eraser_on:
86            paint_color = 'white'
87        else:
88            paint_color = 'black'
89        if self.old_x and self.old_y:
90            self.test_canvas.create_line(self.old_x, self.old_y, event.x, event.y, width=5.0, fill=paint_color, capstyle=tkinter.ROUND, smooth=tkinter.TRUE, splinesteps=36)
91            self.draw.line((self.old_x, self.old_y, event.x, event.y), fill=paint_color, width=5)
92        self.old_x = event.x
93        self.old_y = event.y
94
95    def reset(self, event):
96        self.old_x, self.old_y = None, None
97
98root = tkinter.Tk()
99app = Application(master=root)
100app.mainloop()
101
102def imageToData(filename):
103    # 画像を8x8のグレースケールへ変換
104    grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
105    grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
106    # 数値リストへ変換
107    numImage = np.asarray(grayImage, dtype = float)
108    numImage = np.floor(16 - 16 * (numImage / 256))
109    numImage = numImage.flatten()
110
111    return numImage
112
113data = imageToData("out.jpg")
114
115# 分類する
116result = y.eval(feed_dict={x: [data]})
117
118print(result) # 分類結果の表示。配列の先頭が0で末尾が9に相当し、可能性が高いと判定されたものほど1に近い値が表示されます。
119
120plt.bar(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]), result[0])

meg_

2020/05/23 04:19

・コードは「コードの挿入」で記入してください。・エラーメッセージは全文を掲載してください。

meg_

2020/05/23 06:27

エラーメッセージは上記で全部ですか？　エラー発生行が記載されませんが？（ユーザー名等は隠してもらって結構ですが、トレースバック含めて掲載してください）

gogongon

2020/05/23 06:32

例外が発生しました: ValueError Cannot feed value of shape (1, 64) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 784)' File "C:\Users\user\Desktop\vscode\python\mnist.py", line 116, in <module> result = y.eval(feed_dict={x: [data]}) これがエラー文の全文です

meg_

2020/05/23 06:56

画像のサイズをplaceholderに合わせれば良いのではないでしょうか？

gogongon

2020/05/23 08:07

def imageToDataの中を flatten().shape（,784）にしてみたんですけどどうもうまくいかないです

meg_

2020/05/23 08:30

サイズ調整しているのは下記では？ grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)

gogongon

2020/05/23 08:41

出来ました！