Nvidia 드라이버, CUDA, cuDNN, tensorflow-gpu, Python 버전의 대응은 매우 중요하다.
Nvidia 드라이버는 CUDA의 버전에 맞추고, CUDA와 cuDNN과 Python은 tensorflow의 버전에 맞춘다.
그렇지 않으면 로그인 루프에 빠졌습니다. 또는 The system is running in low-graphics mode가 되기도 했다.
어쨌든 최신을 다운로드하는 것이 아니라, 버전의 대응을 사전에 확인할 필요가 있었던 것 같다.

예: 확인 환경

우분투 16.04

GeForce RTX 2080 ti

확인①Nvidia 드라이버

자신의 GPU에 해당하는 드라이버 확인 ➡ htps //w w. 응아아. 이. jp / 드 w 응아 d / 어서 x. 아 spx?ぁg=jp

검색을 누르면,

이런 느낌으로 나온다.
글쎄, 418! 라고 생각해 둔다.

확인② 드라이버와 CUDA

드라이버와 CUDA의 대응 확인 ➡ htps : // / cs. 응아아. 코 m / 쿠다 / 쿠다 -와 l t - ぇ 아세 - s / 어서 x. HTML

위의 표를 보면, 드라이버는 418로 최신이 넣어지고, 무엇이든 OK인가! 라고 생각해 둔다.
만약 자신의 GPU에 대응하는 버젼이 384.81이라면, CUDA는 9.0 이하 밖에 넣을 수 없다.

확인③ CUDA와 cuDNN과 tensorflow-gpu

CUDA, cuDNN 및 tensorflow-gpu 버전 지원 ➡ htps //w w. 천식 rfぉw. 오 rg / an s ta l / r r # 코몬 _ n s ta chion _ p 로b ㎇ ms
(사이트 내에서는 CPU 버전 tensorflow의 대응표도 있습니다.)

여기서 최신 tensorflow-gpu는 1.13.0으로 대응하고 있는 CUDA는 10.0이군요, 10.1은 대응하지 않는군요.

따라서 Nvidia 드라이버는 410.48, CUDA는 10.0, cudNN은 7.4, tensorflow-gpu는 1.13.0입니다.
tensorflow-gpu를 pip install 하는 환경은 Python의 2.7이나 3.3~3.6이 아니면 안 된다.

그래서 설치에 우울하다.
설치 지침은 여기에 작성되었습니다 ➡ htps : // 이 m/안녕하세요_/있어 ms/3에 2d1d7480f7에 f632603