コマンドプロンプトが起動されたら下記のコマンドでChainerをインストールします。--no-cache-dirChainerが動く環境になっているか確認してみる場合は、下記のコードをPythonで実行してみてください。こちらのページを参考にさせてもらいました。Learningの学習を始めるとGPUが熱くなりますが、下記のコマンドを使うことによりGPUの状態を知ることができます。Corporation\NVSMInvidia-smi.exe実行すると下記のようにGPUの状態を知ることができます。私の環境だとGPUが80度ぐらいになり、部屋の温度も4度ぐらい上がります。(^^;ちなみに、部屋の温度はAzureのOMSで管理してます。Learningが使えるようになったので便利になりましたね。一部のPythonコードは、Linuxのコマンドを使っているものもありますので、Windowsでは動かないものもあります。10のBashを使うなど試してください。いいのは、環境依存の無いピュアPythonなコードを書くことですが。あと、画像を使う場合はOpenCVを使いますが、下記のコマンドでインストールすることができますので、インストールしておいたほうが良いでしょう。opencv3なお、現段階ではPyhton3.5の環境向けに提供されていることから、環境を変更してからインストールする必要があるかもしれません。「TensorFlowのインストール」でも紹介しましたが、下記のコマンドでPython3.5の環境に変更してからインストールすることができます。opencv3ではー。