如何解决：nvidia-container-cli: mount error: stat failed: /var/lib/docker/overlay2/428f491d8a4b526afe4667a6d1891d96815211182d1aaf5f7e3d74af36e83dce/merged/usr/local/cuda-10.2/compat/libnvidia-ptxjitcompiler.so.440.118.02: no such file or directory: unknown

这个错误通常是因为缺少 NVIDIA 驱动程序或 CUDA 工具包，或者它们没有正确安装。您可以尝试以下步骤来解决此问题：

1. 确保您已经安装了正确版本的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包。您可以在 NVIDIA 官网上下载安装包并按照说明进行安装。

2. 如果您使用的是 Docker 容器，可以尝试重新启动 Docker 服务并重新构建容器。

3. 确保您的系统支持 NVIDIA GPU，并且您已经正确配置了 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包。

4. 如果问题仍然存在，您可以尝试卸载并重新安装 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包，或者联系 NVIDIA 技术支持以获取更多帮助。

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按上述步骤，在启动容器的时候报错：nvidia-container-cli: mount error: stat failed: /var......at/libnvidia-ptxjitcompiler.so.440.118.02: no such file or directory: unknown

这个错误可能是由于您的主机上没有安装正确版本的NVIDIA驱动程序所致。您可以尝试以下解决方案：

1. 确保您的主机上已正确安装NVIDIA驱动程序，并且容器运行时已正确映射主机的NVIDIA驱动程序。您可以在主机上运行以下命令来检查NVIDIA驱动程序是否正确安装：

   nvidia-smi

如果NVIDIA驱动程序正确安装，则该命令应该输出GPU的相关信息。

2. 确保您在容器运行时正确映射主机的NVIDIA驱动程序。您可以在运行Docker容器时使用以下命令来正确映射主机的NVIDIA驱动程序：

   docker run --gpus all -v /usr/local/nvidia/lib64/:/usr/local/nvidia/lib64/ -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash

这个命令将映射主机上的NVIDIA驱动程序到容器中的`/usr/local/nvidia/lib64/`目录。

3. 如果您的主机上的NVIDIA驱动程序已更新，请确认您的容器中的NVIDIA驱动程序也已更新。您可以通过以下命令在容器中检查NVIDIA驱动程序的版本：

   cat /proc/driver/nvidia/version

如果NVIDIA驱动程序版本不正确，您可以在容器中重新安装正确版本的NVIDIA驱动程序。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。如果问题仍然存在，请告诉我，我会尽力提供更多帮助。