TensorFlowを用いた手書き文字認識の結果を出力したい

Question

TensorFlowのバージョンは0.9.0です。

現在、TensorFlowを用いた学習の勉強をしています。チュートリアルとして手書き文字の認識をするプログラムを書いているのですが、学習モデルが予測した結果や、実際の値を出力する方法が分からず詰まっています。現在の状況としては、現在以下のようなコードで学習を行い、予測と実際の値を出力しようとしているのですが……

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [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(tf.float32, [None, 10])

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

init = tf.initialize_all_variables()
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})

# 予測と実際の値を出力したい
x_answer = tf.argmax(y, 1)
y_answer = tf.argmax(y_, 1)
print("x", sess.run(x_answer[0:10], feed_dict={x: [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]}))
print('y', sess.run(y_answer[0:10], feed_dict={x: [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]}))

# 正答率の出力
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

sess.close()

以下のようなエラーが出て失敗してしまいます。

Traceback (most recent call last):
  File "test1.py", line 29, in <module>
    print("x", sess.run(x_answer[0:10], feed_dict={x: [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]}))
  File "/home/numanicloud/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 372, in run
    run_metadata_ptr)
  File "/home/numanicloud/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 625, in _run
    % (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape())))
ValueError: Cannot feed value of shape (10,) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?, 784)'

うまくいく方法をご存じの方がいらっしゃいましたら、教えていただけないでしょうか。よろしくお願いします。

Answer 1

グラフ内にふたつのplaceholderであるx, y_が含まれるため、sess.run()を呼び出す時に適当な値をfeedする必要があったみたいです。質問で投げたコードではよく分からずに

print("x", sess.run(x_answer[0:10], feed_dict={x: [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]}))

と、意味のない値をfeedしていましたが、ここはテストしたい画像データのベクトルとラベルのベクトルをfeedする必要があったみたいです。修正後は次のとおりです：

x_answer = tf.argmax(y, 1)
y_answer = tf.argmax(y_, 1)
print("x", sess.run(x_answer[0:30], feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
print('y', sess.run(y_answer[0:30], feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})

mnist.test.images, mnist.test.labelsからテスト用データを取得できるみたいです。これで次のような結果が得られました：

x [7 2 1 0 4 1 4 9 6 9 0 6 9 0 1 5 9 7 3 4 9 6 6 5 4 0 7 4 0 1]
y [7 2 1 0 4 1 4 9 5 9 0 6 9 0 1 5 9 7 3 4 9 6 6 5 4 0 7 4 0 1]
0.9167

一部不正解がありながらもおよそ一致していて、学習ができていることが確認できました。