

Deep Learningの勉強をしています。  
参考書籍に書かれた通り、pythonでコーディングし、jupyter notebookで実行したところ、  
以下のエラーが発生しました。  
エラーの発生原因がわからず、どなたかエラー原因をご指摘いただけると幸いです。

[code]

    InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder' with dtype float and shape [?,784]
         [[node Placeholder (defined at <ipython-input-1-fbb51774c0a2>:9)  = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,784], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
    
[/code]

以下、本に書かれていたコードです。

[code]

    #-*- coding:utf-8 -*-
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    import tensorflow as tf
    
    #mnistデータを格納したオブジェクトを呼び出す
    mnist = input_data.read_data_sets("data/", one_hot=True)
    
    #入力データを定義
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    
    #入力画像をログに出力
    img = tf.reshape(x,[-1,28,28,1])
    tf.summary.image("input_data", img, 10)
    
    #入力層から中間層
    with tf.name_scope("hidden"):
        w_1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 64], stddev=0.1), name="w1")
        b_1 = tf.Variable(tf.zeros([64]), name="b1")
        h_1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w_1) + b_1)
    
        #中間層の重みの分布をログ出力
        tf.summary.histogram('w_1',w_1)
    
    #中間層から出力層
    with tf.name_scope("output"):
        w_2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([64, 10], stddev=0.1), name="w2")
        b_2 = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="b2")
        out = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_1, w_2) + b_2)
    
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
    
    #誤差関数
    with tf.name_scope("loss"):    
        loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - out))
    
        #誤差をログ出力
        tf.summary.scalar("loss", loss)
    
    #訓練
    with tf.name_scope("train"):
        train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)
    
    #評価
    with tf.name_scope("accuracy"):
        correct = tf.equal(tf.argmax(out,1), tf.argmax(y,1))
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.float32))
    
        #精度をログ出力
        tf.summary.scalar("accuracy", accuracy)
    
    #初期化
    init =tf.global_variables_initializer()
    
    summary_op = tf.summary.merge_all()
    
    with tf.Session() as sess:
    
        summary_writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.graph)
    
        sess.run(init)    
    
        #テストデータをロード    
        test_images = mnist.test.images    
        test_labels = mnist.test.labels    
    
        for step in range(1000):        
            train_images, train_labels = mnist.train.next_batch(50)
            sess.run(train_step, feed_dict={x:train_images ,y:train_labels})
    
            if step % 10 == 0:
                #ログを取る処理を実行する（出力はログ情報が書かれたプロトコルバッファ）
                summary_str = sess.run(summary_op, feed_dict={x:test_images, y:test_labels})
                #ログ情報のプロトコルバッファを書き込む
                summary_writer.add_summary(summary_str, step)
    
[/code]

参考書籍：TensorFlowではじめるDeepLearning実践入門  
<https://book.impress.co.jp/books/1117101113>


CC BY-SA 4.0
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python tensorflow 深層学習
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