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)连带该yaml环境打包为predection.exe。用pyinstaller打包不全，出现问题，使用docker打包的详细过程

好的，我可以为您提供使用Docker打包SMILES.yaml环境及相关预测代码的步骤。

首先，您需要在宿主机上安装Docker Desktop并启动。

接下来，在Windows Subsystem Linux中安装Docker并启动。

然后，在Windows Subsystem Linux中创建一个Dockerfile文件，其中包含以下内容：

FROM continuumio/miniconda3

COPY SMILES.yaml .

RUN conda env create -f SMILES.yaml

SHELL ["conda", "run", "-n", "env_name", "/bin/bash", "-c"]

COPY Smiles-prediction.py .

CMD ["python", "Smiles-prediction.py"]

这个Dockerfile文件使用了一个基础镜像：continuumio/miniconda3，然后将SMILES.yaml文件复制到镜像中，并使用conda命令创建一个名为env_name的环境。

接着，将Smiles-prediction.py文件复制到镜像中，并使用CMD命令来指定容器启动时要运行的命令。

接下来，您需要在Windows Subsystem Linux中使用以下命令来构建Docker镜像：

docker build -t smiles-prediction:latest .

这个命令将使用刚才创建的Dockerfile文件来构建一个名为smiles-prediction的镜像。

最后，您可以使用以下命令来运行这个镜像：

docker run --name smiles-prediction -it smiles-prediction:latest

这个命令将创建一个名为smiles-prediction的容器，并在其中运行smiles-prediction镜像。

现在，您可以在容器中测试您的预测代码了。

如果您想将包含SMILES.yaml环境和预测代码的Docker镜像打包为predection.exe文件，您可以使用Docker Desktop中的“Export”功能来完成。在Docker Desktop中，选择您刚才创建的smiles-prediction容器，然后点击“Export”按钮。根据提示选择导出的文件路径和格式，然后等待导出完成即可。

希望这些步骤能够帮助到您。如果您还有其他问题或需要更多的帮助，请随时告诉我。