MNISTの手書き数字を認識させるコードの比較(2)

Define-and-Run方式のTensorFlowでの実装もチュートリアルから持ってくる。もう消えている？ので魚拓MNIST For ML Beginners  |  TensorFlowから持ってくる。
解説についてはTensorFlow : ML 初心者向けの MNIST （コード解説） – TensorFlow 2.0が参考になる。
また、題材はMNISTではないがYouTubeも本質的な部分で役に立つ。

try:
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
except:
    import urllib.request 
    url = "https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py","input_data.py"
    urllib.request.urlretrieve(url)
    import input_data

try:
    # https://www.tensorflow.org/guide/migrate
    import tensorflow.compat.v1 as tf
    tf.disable_v2_behavior()
except:
    import tensorflow as tf

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)

sess = tf.InteractiveSession()

tf.global_variables_initializer().run()
for _ in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

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}))