MINISTのサイトがダウンしているようですね。
少し強引なやり方で解決しましたので紹介しておきます。
ダウンロードファイルのスキャン、変更ファイルのバックアップを実施のうえお試しください。
①MNISTファイルをダウンロード
以下からMNISTファイルをダウンロードします。
②①でダウンロードしたファイルをMNISTフォルダに解凍します。
解凍先の例:NNCをC:/SONY以下に配置した場合
C:\SONY\neural_network_console\samples\sample_dataset\MNIST
③MNISTフォルダ内のcreate_mnist_csv.pyの__init__関数(30行目~70行名)を以下のように修正します。
def __init__(self, train=True, shuffle=False, rng=None):
super(MnistDataSource, self).__init__(shuffle=shuffle)
self._train = train
if self._train:
#
logger.info('Getting label data from {}.'.format(label_uri))
# With python3 we can write this logic as following, but with
# python2, gzip.object does not support file-like object and
# urllib.request does not support 'with statement'.
#
# with request.urlopen(label_uri) as r, gzip.open(r) as f:
# _, size = struct.unpack('>II', f.read(8))
# self._labels = numpy.frombuffer(f.read(), numpy.uint8).reshape(-1, 1)
#
#r = download(label_uri)
r = open('C:/SONY/neural_network_console/samples/sample_dataset/MNIST/train-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb')
data = zlib.decompress(r.read(), zlib.MAX_WBITS | 32)
_, size = struct.unpack('>II', data[0:8])
self._labels = numpy.frombuffer(data[8:], numpy.uint8).reshape(-1, 1)
r.close()
#
logger.info('Getting image data from {}.'.format(image_uri))
#r = download(image_uri)
r = open('C:/SONY/neural_network_console/samples/sample_dataset/MNIST/train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb')
data = zlib.decompress(r.read(), zlib.MAX_WBITS | 32)
_, size, height, width = struct.unpack('>IIII', data[0:16])
self._images = numpy.frombuffer(data[16:], numpy.uint8).reshape(
size, 1, height, width)
r.close()
else:
#
logger.info('Getting label data from {}.'.format(label_uri))
# With python3 we can write this logic as following, but with
# python2, gzip.object does not support file-like object and
# urllib.request does not support 'with statement'.
#
# with request.urlopen(label_uri) as r, gzip.open(r) as f:
# _, size = struct.unpack('>II', f.read(8))
# self._labels = numpy.frombuffer(f.read(), numpy.uint8).reshape(-1, 1)
#
#r = download(label_uri)
r = open('C:/SONY/neural_network_console/samples/sample_dataset/MNIST/t10k-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb')
data = zlib.decompress(r.read(), zlib.MAX_WBITS | 32)
_, size = struct.unpack('>II', data[0:8])
self._labels = numpy.frombuffer(data[8:], numpy.uint8).reshape(-1, 1)
r.close()
#
logger.info('Getting image data from {}.'.format(image_uri))
#r = download(image_uri)
r = open('C:/SONY/neural_network_console/samples/sample_dataset/MNIST/t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'rb')
data = zlib.decompress(r.read(), zlib.MAX_WBITS | 32)
_, size, height, width = struct.unpack('>IIII', data[0:16])
self._images = numpy.frombuffer(data[16:], numpy.uint8).reshape(
size, 1, height, width)
r.close()
self._size = self._labels.size
self._variables = ('x', 'y')
if rng is None:
rng = numpy.random.RandomState(313)
self.rng = rng
self.reset()
④③で変更したcreate_mnist_csv.pyを上書き保存したら、再度NNCのプロジェクトを開くなどして、メッセージに従いMNISTデータをダウンロードします
…これでいけるはずですが、間違ってたらすいません、ご指摘ください。