（３）

init = tf.initialize_all_variables()
を打ち直したらWaringでなんとか。。
続けます。。。。

ssess = 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})

で。。
print (sess.run(b))
オールゼロ。。。だけど良いのかな？？？

2回目。。
print (sess.run(b))
おおーーなんか出てきた！
（図１）

次は、正答率算出
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, dimension=1), tf.argmax(y_, dimension=1))

とりあえず、エラーなし。。。
（図２）

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
とりあえず、エラーなし。。。
（図３）

さあ、正答率？？？
print(sess.run(accracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_:mnist.test.labels}))
（図４）

出力０．９１８８？？？

「約９２％の精度で分類できた」。。。と。。。？？？？

最後に、
sess.close()

（図５）

これでいいのかな？？？まったくわからんなあーーーー
マネ勉強しよ。。。。

以上