WSL2子系统上Docker打包的镜像迁移到Linux服务器后，启动容器输入命令nvidia-smi，没有输出预期的显卡和驱动信息，而是报错：

```
NVIDIA-SMI couldn't find libnvidia-ml.so library in your system. Please make sure that the NVIDIA Display Driver is properly installed and present in your system.
Please also try adding directory that contains libnvidia-ml.so to your system PATH.
```

从报错的信息来看，是无法检索到libnvidia-ml.so文件，所以要找到这个文件的路径（如果存在的话），建立正确的软连接。解决问题的方法：

• 检查软链接是否有问题

  ldconfig
  

  如果输出很多***empty，说明软链接确实有问题。

• 查询系统中文件名开头为“libnvidia-ml”的文件路径

  find  -name libnvidia-ml*
  

  可以看到文件在路径 /usr/lib/x86_64-linux-gnu下面

• 建立软链接

  进入 /usr/lib/x86_64-linux-gnu，建立正确的软链接。

  # 在容器中运行以下命令，注意下面的450.102.04是驱动版本信息，应当根据实际情况修改
  cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
  # 建立软链接 libcuda.so > libcuda.so.1
  cp libcuda.so libcuda.so.backup
  rm libcuda.so
  ln -s libcuda.so.1 libcuda.so
  
  # 建立软链接 libcuda.so.1 > libcuda.so.450.102.04
  cp libcuda.so.1 libcuda.so.1.backup
  rm libcuda.so.1
  cp libcuda.so.450.102.04 libcuda.so.1
  
  # 建立软链接 libnvidia-ml.so.1 > libnvidia-ml.so.450.102.04
  cp libnvidia-ml.so.1 libnvidia-ml.so.1.backup
  rm libnvidia-ml.so.1
  ln -s libnvidia-ml.so.450.102.04 libnvidia-ml.so.1
  

• 有网友提出了另外一种解决方法，就是在WSL2子系统的Docker上启动容器不添加--gpus all配置参数，即不使用GPU。等配置好环境后，打包镜像，在服务器上再使用GPU来跑代码。这个方法我还没验证过，但看起来可行。

参考文章

• win10 WSL2 Docker 与 Linux Docker
• docker 出现libvidia-ml.so to your system PATH