记录Docker容器内安装cuda以及cudnn，以及避免出现以下报错undefined symbol:

安装cuda10.0

进入网址进行下载：cuda10.0
进入到存储文件的路径下，输入以下命令运行安装：

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 

按照提示输入，注意 第三个选项问是否安装NVIDIA Accelerated Graphics Driver驱动，选no。
完成后，按照同样的方式完成安装：

sudo sh cuda_10.0.130.1_linux.run 

添加环境变量

进入./bashrc文档进行编辑：

sudo vim ~/.bashrc

进入./bashrc文档，在文档最后加：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

现在cuda10.0就安装完成了。

cat /usr/local/cuda/version.txt #查看cuda版本

cudnn7.6.0安装

cudnn下载网址：cudnn7.6.0
下载后发现是一个.solitairetheme8文件。
运行

mv cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.solitairetheme8 cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz #转换为tgz压缩包

 
 

执行

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz #解压

 
 

解压到cuda文件夹内
运行以下命令，进行安装

sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda/include #执行即可，不需要做更改
sudo cp ./lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 
 

cudnn安装完成

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 #查看cudnn版本

安装完成以后碰到下面问题undefined symbol:

这是因为pytorch的版本与cuda的版本也需要匹配，使用nvcc查看cuda版本：

nvcc -V

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130

再进入 python 看看 pytorch cuda 版本

>>> torch.version.cuda
'9.0.176'

如果版本不一致需要卸载pytorch，安装合适的版本。

pip uninstall pytorch #  conda uninstall pytorch, if you use conda

或者重新安装cuda，但是安装以后要使用一下语句更新软连接

sudo rm -f /usr/local/cuda # optional, only if you already have this symlink
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda