Nvidiaドライバ，CUDA，cuDNN，tensorflow-gpu，Pythonのバージョンの対応はとても重要らしい。
NvidiaドライバはCUDAのバージョンに合わせて，CUDAとcuDNNとPythonはtensorflowのバージョンに合わせる。
合っていないと，ログインループに陥ったり，The system is running in low-graphics modeになったりした。
とにかく最新をダウンロードするのではなく，バージョンの対応を事前に確認する必要があったもよう。
###例：確認環境
- Ubuntu 16.04
- GeForce RTX 2080 ti
#確認①Nvidiaドライバ
自分のGPUに対応するドライバのチェック➡https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
検索を押すと，
こんな感じで出てくる。
なるほどおー，418なのね！と思っておく。
#確認②ドライバとCUDA
ドライバとCUDAの対応を確認➡https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
上の表を見ると，ドライバは418で最新が入れられるし，なんでもOKか！と思っておく。
もし自分のGPUに対応するバージョンが384.81なら，CUDAは9.0以下しか入れられない。
#確認③CUDAとcuDNNとtensorflow-gpu
CUDAとcuDNNとtensorflow-gpuのバージョンの対応➡https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
(サイト内ではcpu版tensorflowの対応表もあります。)
ここで，最新のtensorflow-gpuは1.13.0 で対応しているCUDAは10.0なのね，10.1は対応してないのね，と分かる
ということで，Nvidiaのドライバは410.48，CUDAは10.0，cudNNは7.4，tensorflow-gpuは1.13.0です。
tensorflow-gpuをpip installする環境はPythonの2.7か3.3～3.6でないとダメみたいです。
で，インストールにうつる。
インストールの手順はここに書いた➡https://qiita.com/konzo_/items/3e2d1d7480f7ef632603