最近，算法小组使用最新版本的tensorflow，需要用到cuda9，去年安装的是cuda8，已经不合适了，于是要在服务器上升级。由于是服务器，我不敢让其它人做，我就自己来升级。去年因为有同事安装cuda把python搞坏，我修复半天不行，ubunut一层一层的依赖关系太绕了，最后重新安装系统。
问题
cuda最新版本是9.1，但我们匹配的是9.0，9.0下载页面为：
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
然而，无论用下载工具，还是浏览器自带的，还是在linux物理机/虚拟机用wget、curl下载，得到的文件的md5值都不对。说明下载出错了——即使文件体积完全一样。
去年安装cuda，搞了一周多，一来是没接触过，二来经常有这或那的问题，最后发现这个问题的根本原因是下载的文件是错误的。也正因为这样，我在很多时候跟大家强调下载文件时确认md5很重要。
原理
原理见上一文章，此处不再赘述。
实现
首先，编写Dockerfile，内容如下：
FROM ubuntu:16.04
LABEL maintainer Late Lee([email protected])
RUN apt-get update || true && \
apt-get install -y \
wget && \
rm -rf /var/lib/dpkg/info/* /var/lib/apt/lists/*
RUN wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run -O cuda_9.0.176_384.81_linux.run && \
echo "7a00187b2ce5c5e350e68882f42dd507 cuda_9.0.176_384.81_linux.run" | md5sum -c -
# patch 1
RUN wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/patches/1/cuda_9.0.176.1_linux-run -O cuda_9.0.176.1_linux.run && \
echo "8477e5733c8250dd3e110ee127002b9c cuda_9.0.176.1_linux.run" | md5sum -c -
# patch 2
RUN wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/patches/2/cuda_9.0.176.2_linux-run -O cuda_9.0.176.2_linux.run && \
echo "4d3113ffd68a4c67511ca66e497badba cuda_9.0.176.2_linux.run" | md5sum -c -
RUN wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/patches/3/cuda_9.0.176.3_linux-run -O cuda_9.0.176.3_linux.run && \
echo "0d7d07dc3084e0f0ce7d861b5a642f19 cuda_9.0.176.3_linux.run" | md5sum -c -
RUN wget -c https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/patches/4/cuda_9.0.176.4_linux-run -O cuda_9.0.176.4_linux.run && \
echo "a8dbbbde6e9d130e8deb7094795478b1 cuda_9.0.176.4_linux.run" | md5sum -c -
CMD ["/bin/bash"]内容十分简单，安装wget，然后用wget下载，默认情况下，文件下载到根目录，即“/”目录。
将Dockerfile提交到github上，然后在hub.docker创建自动构建项目，关联Dockerfile后，手动构建，再次提交Dockefile进行自动构建，等待其完成。由于是免费使用，需要排队，构建时间无法确定，以笔者经验，晚上提交，第二天一般能构建完成（当然，可能成功，也可能失败）。
Dockerfile学习要点
上面的Dockerfile提到的命令，有2点值得记住的。
1、下载大的文件建议用wget命令，如果下载地址没有带正常的文件名，则可以使用-O(大写的字母O，不是数字0)来指定文件名，如果在放到目录，那么该目录必须存在。
2、校验md5可以使用如下命令：
$ echo "7a00187b2ce5c5e350e68882f42dd507 cuda_9.0.176_384.81_linux.run" | md5sum -c -
cuda_9.0.176_384.81_linux.run: OK如果md5值不正确，会有错误提示：
$ echo "7a00187b2ce5c5e350e68882f42dd50 cuda_9.0.176_384.81_linux.run" | md5sum -c -
md5sum: 'standard input': no properly formatted MD5 checksum lines found有兴趣可以用echo $?查看2种场景的返回值。这里就不展开了。
验证
本文构建成功的镜像地址为https://hub.docker.com/r/latelee/cuda/。目前已经构建成功，拉取镜像命令如下：
$ docker pull latelee/cuda:tar-9.0再运行这个镜像：
root@98dfc8d4f016:/# ls
bin cuda_9.0.176.2_linux.run cuda_9.0.176_384.81_linux.run home media proc sbin tmp
boot cuda_9.0.176.3_linux.run dev lib mnt root srv usr
cuda_9.0.176.1_linux.run cuda_9.0.176.4_linux.run etc lib64 opt run sys var以.run结尾的，即是下载好的cuda文件。拷贝这些镜像到宿主机目录，然后退出。
root@98dfc8d4f016:/# cp *.run /home/latelee/tools/cuda
root@98dfc8d4f016:/# exit
exit之后，就可以在ubuntu上安装使用了，笔者的习惯是，在个人HOME目录创建tools目录，所有开源项目、工具、命令，都放在这里。
下面验证md5值，命令如下：
$ md5sum cuda_9.0.176_384.81_linux.run
7a00187b2ce5c5e350e68882f42dd507 cuda_9.0.176_384.81_linux.runnvidia官方的9.0版本校验地址为：https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/docs/sidebar/md5sum-4.txt。第一行如下：
7a00187b2ce5c5e350e68882f42dd507 cuda_9.0.176_384.81_linux.run两者一致，说明下载成功。
小结
本文提出的方法，适用于无法下载cuda，或下载的cuda文件压缩包md5校验出错的情形。有一定实践指导意义。
李迟 2018.9.14 周五 夜