win10 环境宿主机器下使用minconda 下已经成功构建了TensorFlow 2.3开发环境并导出SMILES.yaml文件，想要通过在wsl windows subsystem Linux和Docker desktop 4.19中部署该SMILES.yaml文件项目环境，并将相关预测代码Smiles-predection.py(其运行需要SMILES.yaml环境)连带该.yaml环境和训练形成的本地model文件(文件夹)共同打包为predection.exe。已使用pyinstaller打包不全，出现问题。请写出使用docker打包的详细过程

好的，我会尽力解答您的问题。使用 Docker 打包应用程序是一种常见的部署方式，它可以避免环境不一致性问题，提高应用程序的可移植性和可重复性。下面是使用 Docker 打包 SMILES.yaml 项目环境和相关代码的详细过程：

1. 在 Windows 10 宿主机器上，安装 Docker Desktop for Windows，启动 Docker Desktop，并确认 Docker 客户端在 PowerShell 中可以正常运行。

2. 在宿主机器上创建一个新的文件夹，用于存放 Dockerfile 和相关文件。

3. 在该文件夹下创建一个名为 `Dockerfile` 的文件，并在其中输入以下内容：

FROM continuumio/miniconda3

COPY SMILES.yaml /SMILES.yaml
COPY Smiles-predection.py /Smiles-predection.py
COPY model_folder /model_folder

RUN conda env create -f /SMILES.yaml

CMD ["conda", "run", "-n", "smiles_env", "python", "/Smiles-predection.py"]

其中，`FROM` 指令指定基础镜像为 `continuumio/miniconda3`，`COPY` 指令用于将 SMILES.yaml 文件、Smiles-predection.py 文件和模型文件夹 model_folder 复制到容器中，`RUN` 指令用于在容器中运行 `conda env create` 命令以创建环境，`CMD` 指令用于在容器启动时运行指定的命令。

4. 在该文件夹下，使用 PowerShell 命令行窗口运行以下命令：

docker build -t smiles-prediction .

该命令将会根据 Dockerfile 中的指令创建一个新的 Docker 镜像，其名称为 `smiles-prediction`。

5. 在 Docker 中运行该镜像：

docker run -it --rm smiles-prediction

该命令将会启动一个新的 Docker 容器，并运行预测代码 Smiles-predection.py。

6. 如果需要将预测代码中的结果保存到宿主机器上，可以将 `-v` 参数添加到 `docker run` 命令中，例如：

docker run -it --rm -v C:\path\to\output\folder:/output smiles-prediction

该命令将会将容器内的 `/output` 文件夹映射到宿主机器上的 `C:\path\to\output\folder` 文件夹，并将预测结果保存到该文件夹中。

希望以上内容对您有所帮助，如有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系我。