DeepLearningの勉強をしているのですが、エラーが直りません

Question

前提・実現したいこと

　エラーを解消したいです

エラーメッセージ
　Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 7, in <module>
  from common.functions import sigmoid, softmax
　ModuleNotFoundError: No module named 'common.functions'
　

該当のソースコード

coding: utf-8

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
import numpy as np
import pickle
from mnist import load_mnist
from common.functions import sigmoid, softmax

def get_data():
(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False)
return x_test, t_test

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()

batch_size = 100 # バッチの数
accuracy_cnt = 0

for i in range(0, len(x), batch_size):
x_batch = x[i:i+batch_size]
y_batch = predict(network, x_batch)
p = np.argmax(y_batch, axis=1)
accuracy_cnt += np.sum(p == t[i:i+batch_size])

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

  Python
  (VScode)

　　
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
   Macです

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

無ければ、作る。。。

多分、どっかの書籍じゃないかと思いますが、
他のページに該当関数の定義がありませんか?
最近だと、書籍のWebサイトからダウンロードできる気もします。

---- ゼロから作る Deep Learningに似たコードがあった気がするのですが。

Answer 2

　ModuleNotFoundError: No module named 'common.functions'

モジュールがない、と言ってますぜ

Comments

[退会済みユーザー]

どうすれば良いのでしょうか...

[tiitoi]

どこから引っ張ってきたコードでしょうか？
おそらくそのコードを動かすのに他にも .py ファイルが必要だと思います。