简要对测试集做了一下测试，以下补上prediction部分的代码：

def predict(w,x):
    score=np.dot(np.transpose(w),x)
    pred=np.argmax(score)
    return pred

随机抽取40个测试数据做了预测，这里仅定性说明softmax分类器训练结果的有效性，更加具体的测试数据以后更新。令人excited的一点是，虽然这个实验中我们只是用最简单的思路做了一些微小的工作，不加处理的对像素数据进行了regression，准确率已经比较可观了，这很大程度上可以解释为mnist数字，从分层理解的模型中来看，层次是很浅的，大约就是 像素->边缘->基本几何形状 这三层。