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オライリーの「ゼロから始めるディープラーニング」という本で、ディープラーニングを勉強しています。P.73でMNISTデータセット（手書き数字の画像セット）をGitHubから入手するのですが、やり方がわからず、止まっています。リンク先は
<https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch>
です。環境はwindowsでjupyter notebookを使っています。

本には以下のように書いてあります。

>
> 本書では、MNISTデータセットのダウンロードから画像データのNumpy配列への変換までをサポートする便利なPythonスクリプトであるmnist.pyを提供しています（mnist.pyは、datasetディレクトリに存在します）。このmnist.pyの利用に際しては、カレントディレクトリがch01,ch02,ch03,....,ch08ディレクトリのいずれかである必要があります。このmnist.pyの関数load_mnist()を用いれば、MNISTデータを次のように簡単に読み込むことができます。


CC BY-SA 4.0
2019-01-07T06:47:16.703
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2020-07-20T05:00:25.033
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question
github 深層学習
MNISTデータセットを使いたい


書籍でどのような解説になっているかわかりませんが、GitHubから単にデータをダウンロードするだけであれば、リンク先(リポジトリ)をブラウザで開いて緑色の「
**Clone or Download** 」をクリック、ポップアップ表示されたメニューで「 **Download ZIP**
」をクリックすればデータをZIP形式でダウンロードできます。

ダウンロードしたファイルを適当なフォルダ(実行環境)で展開すれば`ch01, ch02, ...`の各フォルダ等が出てくるはずです。


CC BY-SA 4.0
2019-01-07T06:58:41.033
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[![ZIPダウンロード](https://i.stack.imgur.com/pBFdc.png)](https://i.stack.imgur.com/pBFdc.png)

githubのファイルダウンロードであれば、上の画像にある「DOWNLOAD ZIP」から行えますよ。  
（ちなみにこちらの画像は、別のgithubページのものです）  
他にも、Scikit-learn経由で簡単にインポートする方法なども下のサイトで紹介されています。ご参考までに  
<https://www.codexa.net/cnn-mnist-keras-beginner/>


CC BY-SA 4.0
2019-11-04T14:08:39.937
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answer


**回答**  
datasetと同じ並びにフォルダを作成し、そのフォルダで実行するか、datasetの完全パスを`sys.path.append`で追加すればMNISTデータセットを取得できます。

* * *

> MNISTデータセット（手書き数字の画像セット）をGitHubから入手するのですが、やり方がわからず、止まっています。リンク先は
> <https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch>
> です。環境はwindowsでjupyter notebookを使っています。

例えば`ch03`の`mnist_show.py`では以下のコードで`http://yann.lecun.com/exdb/mnist/`からMNISTデータセットを取得してくれます。

[code]

    from dataset.mnist import load_mnist
    (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)
    
[/code]

同じく`ch03`の`mnist_show.py`に以下のコードがあります。

[code]

    import sys, os
    sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
    
[/code]

これは`dataset`が`ch03`と同じ並びにありますので、親ディレクトリをパスに追加しています。  
注意書きにありますよう、`dataset`と同じ並びのディレクトリ下で実行すればMNISTデータセットを取得してくれるはずです。

> このmnist.pyの利用に際しては、カレントディレクトリがch01,ch02,ch03,....,ch08ディレクトリのいずれかである必要があります。


CC BY-SA 4.0
2020-05-02T06:55:35.540
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2020-05-02T06:55:35.540
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