11_cnn_pytorch/08_segnet.ipynbにおいてinputではなくimputとなっているtypoがあります。

Yan LeCunnのMNISTページがここ数日ダウンしているので，MNISTを使ったコードが動作しません．
他のソースもバックアップとして使うようなコードにならないでしょうか？

以下のノードブックがすごくわかりやすく勉強のため使わせて戴ております。
03_action_recognition_ST_GCN.ipynb

以下のコードを使ってもデータセットをダウンロードできない状態になっているようです。
!wget -q --load-cookies /tmp/cookies.txt "https://drive.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies /tmp/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-certificate 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=1zzPvyMLY7jlyJ3phEZRePsNKhhzspD0u' -O- | sed -rn 's/.confirm=([0-9A-Za-z_]+)./\1\n/p')&id=1zzPvyMLY7jlyJ3phEZRePsNKhhzspD0u" -O data.zip && rm -rf /tmp/cookies.txt
!unzip -q -o data.zip

コードを実行できる様に修正いただけないでしょうか？

11_cnn_pytorch/02_cam.ipynb
CNNの可視化 (Class Activation Mapping; CAM)について
Google Colaboratoryで実行したところ，以下のエラーが出ました．

AttributeError: '_MultiProcessingDataLoaderIter' object has no attribute 'next'

images, labels = dataiter.next()を以下に変更することで解決しました．
images, labels = next(dataiter)

11_cnn_pytorch/01_cnn_dataloader_augmentation.ipynb
の学習ループのmean accuracyの計算式が間違っていました．

誤：

    print("epoch: {}, mean loss: {}, mean accuracy: {}, elapsed_time :{}".format(
        epoch,
        sum_loss / n_iter,
        count.item() / len(train_loader),  # len(train_lodaer)は反復数なのでバッチサイズに依存する
        time() - start))

正：

    print("epoch: {}, mean loss: {}, mean accuracy: {}, elapsed_time :{}".format(
        epoch,
        sum_loss / n_iter,
        count.item() / len(train_data), #  こちらがデータセット中のサンプル数
        time() - start))