<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 [MSE-01] モジュールをインポートして、乱数のシードを設定します。
Step1:  [MSE-02] MNISTのデータセットを用意します。
Step2:  [MSE-03] ソフトマックス関数による確率 p の計算式を用意します。
Step3:  [MSE-04] 誤差関数 loss とトレーニングアルゴリズム train_step を用意します。
Step4:  [MSE-05] 正解率 accuracy を定義します。
Step5:  [MSE-06] セッションを用意して、Variableを初期化します。
Step6:  [MSE-07] パラメーターの最適化を2000回繰り返します。
1回の処理において、トレーニングセットから取り出した100個のデータを用いて、勾配降下法を適用します。
最終的に、テストセットに対して約92%の正解率が得られます。
Step7:  [MSE-08] この時点のパラメーターを用いて、テストセットに対する予測を表示します。
ここでは、「０」〜「９」の数字に対して、正解と不正解の例を３個ずつ表示します。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
%matplotlib inline
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
np.random.seed(20160604)
Explanation: [MSE-01] モジュールをインポートして、乱数のシードを設定します。
End of explanation
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
Explanation: [MSE-02] MNISTのデータセットを用意します。
End of explanation
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
w0 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
f = tf.matmul(x, w) + w0
p = tf.nn.softmax(f)
Explanation: [MSE-03] ソフトマックス関数による確率 p の計算式を用意します。
End of explanation
t = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
loss = -tf.reduce_sum(t * tf.log(p))
train_step = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)
Explanation: [MSE-04] 誤差関数 loss とトレーニングアルゴリズム train_step を用意します。
End of explanation
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(p, 1), tf.argmax(t, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
Explanation: [MSE-05] 正解率 accuracy を定義します。
End of explanation
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
Explanation: [MSE-06] セッションを用意して、Variableを初期化します。
End of explanation
i = 0
for _ in range(2000):
    i += 1
    batch_xs, batch_ts = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, t: batch_ts})
    if i % 100 == 0:
        loss_val, acc_val = sess.run([loss, accuracy],
            feed_dict={x:mnist.test.images, t: mnist.test.labels})
        print ('Step: %d, Loss: %f, Accuracy: %f'
               % (i, loss_val, acc_val))
Explanation: [MSE-07] パラメーターの最適化を2000回繰り返します。
1回の処理において、トレーニングセットから取り出した100個のデータを用いて、勾配降下法を適用します。
最終的に、テストセットに対して約92%の正解率が得られます。
End of explanation
images, labels = mnist.test.images, mnist.test.labels
p_val = sess.run(p, feed_dict={x:images, t: labels}) 
fig = plt.figure(figsize=(8,15))
for i in range(10):
    c = 1
    for (image, label, pred) in zip(images, labels, p_val):
        prediction, actual = np.argmax(pred), np.argmax(label)
        if prediction != i:
            continue
        if (c < 4 and i == actual) or (c >= 4 and i != actual):
            subplot = fig.add_subplot(10,6,i*6+c)
            subplot.set_xticks([])
            subplot.set_yticks([])
            subplot.set_title('%d / %d' % (prediction, actual))
            subplot.imshow(image.reshape((28,28)), vmin=0, vmax=1,
                           cmap=plt.cm.gray_r, interpolation="nearest")
            c += 1
            if c > 6:
                break
Explanation: [MSE-08] この時点のパラメーターを用いて、テストセットに対する予測を表示します。
ここでは、「０」〜「９」の数字に対して、正解と不正解の例を３個ずつ表示します。
End of explanation
<END_TASK>