我目前正在使用tensorflow实施机器学习解决方案，并使用flask和Kubernetes进行缩放。当前，由于我的个人电脑功能不够强大，我正在使用带有CUDA和CUDnn的朋友的笔记本电脑来用nvidia gpu测试我的ML。服务器在本地计算机上运行时（使用gpu），服务器将按预期响应，并且在使用tensorflow cpu创建docker映像时，服务器工作正常。
为了使其更快一点，我打算将kubernetes与gpu一起使用，并创建具有CUDA共享库的docker映像。但是根据他们的文档，我无法在Windows上对其进行测试，因为nvidia-docker无法用于Windows。因此，我将使用nvidia / cuda：9.0-runtime版本作为基础盲目构建映像，以安装与上述两张映像类似的所有必要内容。
这一切都奏效，但我目前收到一个错误提示
libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
是否可以假定此错误已到，因为我没有使用安装了Nvidia驱动程序的ubuntu计算机，是否公平？可以确定我的图像可以在Kubernetes引擎上运行吗？
p.s 我不知道是否打算在这里提出这个问题。我也将其发布在超级用户上。对此的任何指导表示赞赏