在gcp gpu instance上创建paddlepaddle环境失败。找不到cuda。问题是nvcc --version什么的都能执行，为何paddle找不到cudnn呢？

我建议paddle的大神们能否直接给我们一份从nvidia drive开始的terminal 命令列表。我们直接根据这个命令表从空白的instance开始配置paddle环境，不用去猜该怎么做多好。

请考虑下。多谢！

以下是我构建paddle gpu环境失败的命令列表：

curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}$
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

sudo apt install python3-pip
pip3 install --upgrade pip
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==1.7.2.post107 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

该环境运行paddleocr test inference报错cuda cudnn问题。cpu环境下没有问题。