Ubuntuがログインループになりました(泣)
GPU関係の更新で，互換が取れなくなった様です．
Deep Learning関係のライブラリもかなり更新されているようなので，この機(？)に更新することにしました．
症状
きっかけは，「ソフトウェアの更新」のうっかりクリックでした．
大きな更新は掛けなかったつもりなのですが，，，やはり安易に更新するものではないですね．
nvidiaのドライバを消すとログインできたので，これを入れなおすだけで済むかと思ったのですが，悲劇はここからでした．
なんと，nvidia-390をインストール出来ない，，，
一時的なのか恒常的なのか，リポジトリから除外されたのです．
Deep Learningの開発構築には，nvidiaドライバ，CUDA，tensorflowのver.互換を整えることが必須です．
nvidiaドライバの更新は，CUDAとtensorflowを含めた環境を作りなおす事を意味します．
ライブラリが変わると今まで書いたソースが動かなくなる可能性がありますし，何より面倒です．
極力，更新は避けたかったのですが，，，仕方がないですね．
ちなみに，この記事を書いている今現ではnvidia-390がレポジトリから確認できます．
何だったのかな，，，
ver.
今まで使っていた↓↓↓から
↓↓↓に更新します．
ちなみに，何度か入れなおしてやっとこの組み合わせに落ち着きました．
実質，一日仕事でした．
いざ更新
古いnvidiaドライバとCUDAを削除
sudo apt-get --purge remove nvidia* sudo apt-get --purge remove cuda* sudo apt autoremove
上記で残っている場合があるので，HDD上からファイルを削除します．
sudo rm /usr/local/cuda sudo rm -r /usr/local/cuda-*
nvidiaドライバのインストール
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt-get install nvidia-410 reboot
再起動後に無事にインストールされたか確認します．
(インストールに失敗していたら，ログインループになったり画面の解像度がおかしくなると思います)
nvidia-smi
tensorflowのインストール
現在インストールされているtensorflowの確認
pip3 list
tensorflowのアンインストール
pip3 uninstall tensorflow-gpu pip3 uninstall tensorflow-tensorboard
tensorflowの新規インストール
pip3 install tensorflow-gpu==1.13.1
ver.互換はここ*1で確認しました．
何故かver.1.13.0が入らなかったので，1.13.1を入れました.
CUDAのインストール
ここ*2から，CUDA 10.0をダウンロードします．
ファイルの在るディレクトリに移動して，解凍・インストールします．
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-toolkit-10-0 reboot
cudnnのインストール
nvidiaのDeveloperサイトから↓↓↓の3つをダウンロードします． * libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb * libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb * libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
ファイルの在るディレクトリから解凍・インストールします．
sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
動作確認1
.bashrcに↓↓の2行を追記して，端末からコマンドを実行します．
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
echo $PATH echo $LD_LIBRARY_PATH
正しくインストールできていれば，"/usr/local/cuda-10.0"，"/usr/local/cuda-10.0/lib64"と，それぞれ表示されます．
動作確認2
nvcc -V
正しくインストール出来ていれば，"Cuda compilation tools,"release 10.1, V10.1.***"と表示されます．
動作確認3
CUDAのサンプルを適当なディレクトリにコピーしてビルドし，実行してみます．
cp -r /usr/local/cuda-10.0/samples ~/CUDA cd ~/CUDA/samples make ./bin/x86_64/linux/release/volumeRender
こんな絵が表示されます．
動作確認4
tensorflowがGPUを認識してくれるか確認します．
これが一番重要です．
python3 from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices()
正しく設定されていれば，使用中のグラボの型式が表示されます．
過去のソースが動くか未だ確かめられていません．
気にし始めると切りがないので，振り返らずに前に進もうと思います．
