由于最近天池的比赛都要求使用docker来提交结果，所以在此记录一下docker提交到天池的整个流程。
目前正在做的，全球人工智能技术创新大赛【热身赛二】比赛链接：
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531865/introduction?spm=5176.12281976.0.0.293d22c674IJ5i
这部分也是最简单的，按照天池官方的教程，创建好仓库，设置好账号密码就可以了。官方教程地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231759/tab/174?spm=5176.12586973.0.0.51948f15XY1Pvj
在把代码移植到docker之前，需要更改一下原来代码中的路径问题。比如我要打包的代码路径是这样的。
其中code就是代码部分，外面这些文件都会打包到dokcer的根目录下，所以代码中的路径最好是改成绝对路径，不要使用相对路径。
举个例子，比如现在要读取data文件夹下的数据，相对路径的写法就是’…/data/xxx.csv’，而绝对路径的写法就是’data/xxx.csv’
首先我们需要从天池的官方镜像中拉一个镜像下来，如果不是官方镜像，存在运行不了的可能。镜像的链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12586973.0.0.51948f15XY1Pvj&postId=67720
采用docker pull加上镜像的路径就可以pull下来了。
注意：windows的docker默认是存在c盘的，一个镜像就会占10个G内存
比如我要使用pytorch的镜像，就先打开windows docker，等待启动后，在命令行输入 docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.4-cuda10.1-py3 ，就完成拉取了。拉取下来后，以后要使用这个镜像构建容器时，都不再需要pull了。
然后就是在工作目录下，写一个Dockerfile来构建docker，Dockerfile的写法网上有很多参考，这里我把我的Dockerfile文件放上来。
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.4-cuda10.1-py3
ADD . /
WORKDIR /
RUN pip --no-cache-dir install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
requirements.txt文件是需要安装的包，比如我要安装1.1.2版本的pandas，就直接在里面写pandas==1.1.2 ，每个包之间用回车隔开。
最后就是run.sh文件，里面只需要写执行python程序的代码就行了，比如我的里面写的是python code/baseline.py，运行这个sh文件时，就会自动去执行code文件夹下的baseline.py文件。
文件都准备好以后，就可以开始打包了，首先把所有文件都打包在一起，使用docker build -t test .命令，其中test就是打包好的dokcer的名字，最后有个小数点不能去掉。
打包好以后，就可以在本地测试运行一下了，windows docker不能使用gpu运行，所以使用docker run -v /data:/tcdata test:latest sh run.sh ，把data挂载在tcdata下，就可以开始运行了。其中latest是默认的test镜像的版本号。
注意：如果比赛说明中，测试集是数据从data文件夹挂载在tcdata文件夹下的，那么我个人觉得，本地测试的时候可以，把测试的数据放进data文件夹下，代码中读数据的时候就读data文件夹。而交上去的时候，本地文件的data就做一个空文件夹，然后代码中要读这个data文件的地方，都写成tcdata。
这部分直接按照天池官方的教程走就可以了，首先就是登录，使用命令“docker login --username=用户名 registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com” ，然后输入密码就可以成功。
然后是“docker tag 镜像ID 仓库地址:版本号”，其中镜像ID可以从docker images中查看对应的镜像的ID。
最后是“docker push 仓库地址:版本号”，然后把这个“仓库地址:版本号”，提交到天池对应的比赛提交入口就完成提交了。