単純にディープラーニングの本を買ってそのコードを試したかっただけなのですが、
何故か休み休みでインストールで2日もかかってしまったので、
0からMNISTが動くまでにやったことをメモついでに共有します。
ちなみにハマったのは4のfastrlockの部分だけなので3でこけなかったら読み飛ばしてください。
それ以外はごくごく普通のインストール手順です。
1.Pythonのインストール
Anaconda経由でインストール。
Anaconda経由だとPython本体のみでなく計算ライブラリとか一括でインストールしてくれるらしい。
URL：https://www.anaconda.com/download/
3.6の最新版でOK。
2.Cudaのインストール
NvidiaのサイトからCudaをインストール。
Legacy Releaseから9.1を選んでダウンロード。
（後述のCupyにCuda9.2に対応したバージョンがないため）
URL：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
3.Cupyのインストール
コマンドプロンプトを管理者権限で立ち上げ。
pip install cupy-cuda91 を実行。
多分 fastrlock・・・というエラーが出るので出たら4へ。
出なかったら5まで手順を飛ばす。（おめでとう！君はインストールでハマらなかった！）
4. fastrlockのインストール
4-1. fastrlockのソースからインストール
インストールにミスったらソースを落として
setup.pyからインストールするとうまくいくことがあるらしいので、
URLからfastrlockのtar.gzをダウンロード。
URL:https://pypi.org/project/fastrlock/#files
解凍して、コマンドスクリプトで解凍したフォルダに移動。
python setup.py installを実行。
多分error: Unable to find vcvarsall.batと出るので次へ。
4-2. Visual Studio 2015 Community Editionをインストール
原因はPythonをコンパイルしたバージョンのVisual Studioが入っていないかららしい。
（Visual C++ 2015 Build Toolsでも行けるらしいが私はVisual Studioを入れたので）
Microsoftのページからダウンロードできなくなっているのでここからダウンロード。
URL：https://download.cnet.com/Visual-Studio-Community-2015/3000-2212_4-76440611.html
Common Tools for Visual C++ 2015にチェックを入れてインストール。
（デフォルトでは入っていないので注意）
下記を環境変数のPathに追加。
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin
コマンドプロンプトを再度立ち上げpython setup.py installを実行。
rc.exeとかlink.exeとかというエラーが出るので次へ。
4-3. Windows 10 SDKをインストール
どうやらVS2015がフォルダをバージョン別に分けてしまってrc.exeを見つけられなくなっているらしい。
Windows Kitsというフォルダから持ってくればいいらしいが、8.1しか入っていないので10用のSDKをインストールする。
URL：https://developer.microsoft.com/ja-jp/windows/downloads/windows-10-sdk
インストール後、
C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\bin\10.0.17134.0\x64（細かいバージョンは違うかも）から
rc.exeとrcdll.dllをコピー。
C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\x86_amd64へペースト。
python setup.py installを実行でようやくfastrlockがインストール出来る（はず）。
pip install cupy-cuda91 を再度実行し、cupyのインストール完了。
5. Chainerのインストール
pip install chainerでchainer本体をインストール。
6.CuDNNのインストール
nVidiaに登録してCuDNNをダウンロード。
URL:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解凍したcudaフォルダの中身,bin,include,libフォルダを、
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1
に上書き。
7.MNISTの実行
python
import chainer
chainer.__version__
と実行して、chainerのバージョンを確認。
リリースから対応バージョンのソースをダウンロード。
URL：https://github.com/chainer/chainer/releases
どこかに解凍してchainer-4.1.0\examples\mnistに移動。
python train_mnist.py -g 0を実行。
エラーが起こらなければインストール成功！
以上
思ったよりハマったのでまとめてみました。
誰かのお役に立てれば幸いです。