应遵循的步骤：
查找libcuda.so.1：

echo $LD_LIBRARY_PATH #path
sudo find /usr/ -name 'libcuda.so.*' #version

然后在terminal中使用以下命令添加到**$LD_LIBRARY_PATH**，在我的示例中为/usr/local/cuda-10.0/compat：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/compat

背景
libcuda.so.1是与CUDA驱动程序交互的库（与CUDA的“运行时API”相反，您需要libcudart.so.*。
现在，很可能在没有正确安装 * 驱动程序 * 的情况下正确安装了CUDA Toolkit。此错误可能是在这种情况下构建（非静态链接）CUDA应用程序的结果。
或者，也可能是库搜索路径配置错误-因为通常情况下，libcuda.so.*应该安装在该路径的某个目录中！
那么，搜索路径上有什么呢？正如here所解释的，它是：

1. $LD_LIBRARY_PATH中的目录
2. /etc/ld.so.conf中的目录
3. /lib
4. /usr/lib
   一个典型的场景是/etc/ld.so.conf添加，比如说，/usr/lib/x86_64-linux-gnu;并且libcuda.so.*在那里。

底线

下面是你应该做的：
1.请确保已正确安装CUDA驱动程序（最新版本）。如果尚未安装，请下载并安装，问题已解决。
1.找到libcuda.so.1文件（例如使用locate）。如果它被放置在某个奇怪的地方，不在库搜索路径中-按照步骤1操作。
1.如果你想让驱动程序库安装在一个奇怪的地方，那么就把这个路径添加到你的用户的$LD_LIBRARY_PATH中。

尝试将libcuda.so.1路径放入LD_LIBRARY_PATH环境变量。
示例：

export LD_LIBRARY_PATH=/path/of/libcuda.so.1:$LD_LIBRARY_PATH

根据我的条件，我在docker容器环境下开发，我做了以下步骤：
1.确认你的docker container已经运行了nvidia gpu
1.找到libcuda.so.1：sudo find /usr/ -name 'libcuda.so.*'
1.然后在terminal中使用以下命令添加到$LD_LIBRARY_PATH，在我的示例中是/usr/local/cuda-11.5/compat：export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.5/compat