ゼロから作るDeep Learning ３章/pickleから読み込めません。

前提・実現したいこと

ゼロから作るDeep Learning ３章/pickleから読み込めません。
カレントディレクトリとファイルの置いてあるところというのは、どこを見ればわかるのでしょうか？
新しいnotebookを作成してやっています。

発生している問題・エラーメッセージ


FileNotFoundError                         Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-8674c5994a2e> in <module>
      1 x, t = get_data()
----> 2 network = init_network()
      3 accuracy_cnt = 0
      4 for i in range(len(x)):
      5     y = predict(network, x[i])

<ipython-input-3-126234533269> in init_network()
      1 def init_network():
----> 2     with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f:
      3         network = pickle.load(f)
      4     return network

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'sample_weight.pkl'

該当のソースコード

import sys, os
sys.path.append(os.pardir) 
import numpy as np
import pickle
from mnist import load_mnist
def init_network():
    with open("sample_weight.pkl", 'rb') as f:
        network = pickle.load(f)
    return network
def predict(network, x):
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']

    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    z2 = sigmoid(a2)
    a3 = np.dot(z2, W3) + b3
    y = softmax(a3)
    return y
x, t = get_data()
network = init_network()
accuracy_cnt = 0
for i in range(len(x)):
    y = predict(network, x[i])
    p= np.argmax(y) # 最も確率の高い要素のインデックスを取得
    if p == t[i]:
        accuracy_cnt += 1

print("Accuracy:" + str(float(accuracy_cnt) / len(x)))