写好了程序，打算创建镜像的时候，首先要确定自己需要什么包。
最好的办法是创建一个新的、空的虚拟环境，然后把代码导进去，看需要什么包就install什么，直到没有红色波浪线为止。最后在虚拟环境下pip freeze就知道自己需要的所有东西啦
所以这也就提醒我，以后每写一个新的项目时，最好重新建一个新的虚拟环境，不要每次都在base上。
好的，那么接下来说如何打包吧～
首先确定自己要什么基础镜像
我本次遇到的问题顺序大概是：
先去docker hub上搜了一个tensorflow，看他后面写的Ubuntu，虽然心存犹豫但我还是pull了下来。pull下来以后发现他的python版本是2.7，是不支持后面pandas等包的。卒。
所以就想那就换个python3.7的基础环境吧，在docker hub里又搜了个python3.7，但是pull下来再安装tensorflow的时候又说找不到tensorflow。卒。
百度了一下有人说要是python3.6才可以～行，那就换3.6。但是还是一样的报错。卒。
我灵机一动打算到tensorflow官网看看他的对应版本要求是什么，结果歪打正着看到官方给的docker安装，后面还贴心的告诉你这是python3，附上链接 https://www.tensorflow.org/install
二话不说就是pull。pull好之后就可以到下一步啦
然后在github里上传好docker文件
把他俩放在同一个文件夹下，且这个文件夹下，只有这两个文件。
注意：requirements是txt格式，Dockerfile啥都不是
具体内容为：Dockerfile
FROM tensorflow/tensorflow:latest-py3
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ -r requirements.txtFROM后面跟的就是基础镜像pull的名字
因为我在安装requirements的时候每个包都要upgrade pip所以我干脆就写进来了
最后install别忘了换成清华镜像
requirements.txt
pandas==1.0.5
matplotlib==3.2.2
Pillow==7.2.0
opencv-python==4.3.0.36这就是在纯净的虚拟环境下安装的所有包，把他们整理好放进来。最好写上对应版本号
离成功只有一步之遥
然后让我们登陆docker hub，绑定你的github账号，新建仓库，关联Dockerfile所在的那个文件夹就可以开始build了。（这一步不会的请去看其他教程）
如果前面都正确的话，那么build起来是非常快的。然后你就会收获一个SUCCESS！
congratulations
最后在图示的位置复制好你的docker pull，打开terminal，command+v，回车，done。
祝大家docker一步到位！！！
