1烂瘫。 進入system setting --->software & updating ---> addtional driver --->安裝Nvidia Driver(Nvidia GeForce GTX1060 GPU with 6GB VRAM最新驅(qū)動版本：387.62）
完成驅(qū)動安裝后欢瞪，重啟系統(tǒng)

2悄蕾。下載Cuda Toolkits腊凶，并根據(jù)官網(wǎng)的要求安裝涨共，完成后庐椒，重啟系統(tǒng)测暗。

3央串。下載cuDNN和cuda版本一致的運行庫， 安裝：
sudo dpkg -i XXXXXXXXX.deb
Install oder:
3.1 running library
3.2 developing library
3.3 code samples and cuDNN Library User Guide

       3.4 Verifying the correct installation
        
                 Copy the cuDNN sample to a writable path.

                                  $cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME

                Go to the writable path.

                                  $ cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

                 Compile the mnistCUDNN sample.

                                $make clean && make

                  Run the mnistCUDNN sample.

                                $ ./mnistCUDNN

                  If cuDNN is properly installed and running on your Linux system, you will see a message similar to the following:

                  Test passed!            

    完成后碗啄，重啟系統(tǒng)质和。

4。下載cuDNN和cuda版本一致的開發(fā)庫稚字， 安裝：

       install runtime library, then install developer library. 
       sudo  dpkg -i XXXXXXXXX.deb
       

    完成后饲宿，重啟系統(tǒng)。

    驗證是否成功安裝：
    cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

5胆描。cuda運行環(huán)境設置:

      5. 1 Create new file:
                    /etc/profile.d/cuda.sh
          在文件中寫入：
                    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
                    export CUDADIR=/usr/local/cuda
    5.2   產(chǎn)生新文件：
                    /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
          在文件中寫入：
                    /usr/local/cuda/lib64
   5.3  運行：
                    sudo ldconfig

6瘫想。 進入虛擬環(huán)境，安裝cupy
pip install cupy

  完成玩裝后昌讲，進入python, 測試上述安裝是否成功：
   import cupy as cp
   import cupy.cudnn
  x_gpu = cp.array([1, 2, 3])
  l2_gpu = cp.linalg.norm(x_gpu)

  如果上述沒有錯誤国夜，說明安裝成功

7。安裝 chainer 和chainercv
pip install chainer
pip install chainercv