用于神经影像算法开发的基础镜像

使用

把以下命令添加到Dockfile即可：

FROM mindsgo-sz-docker.pkg.coding.net/neuroimage_analysis/base/msg_baseimage_cuda11:v1.1

说明

工具包括：

ubuntu + cuda11 + python== 3.8.3 + torch== 1.7.0 + ants== 2.3.1 mrtrix3== 3.0.3 fsl== 6.0.4 c3d== nightly

python包：

astor 0.8.1
backcall 0.2.0
beautifulsoup4 4.9.3
bids-validator 1.9.3
certifi 2020.6.20
cffi 1.14.0
chardet 3.0.4
ci-info 0.2.0
click 8.1.3
conda 4.9.1
conda-build 3.20.5
conda-package-handling 1.7.0
cryptography 2.9.2
cycler 0.11.0
dataclasses 0.6
decorator 4.4.2
dnspython 2.0.0
docopt 0.6.2
etelemetry 0.3.0
filelock 3.0.12
fonttools 4.33.3
formulaic 0.3.4
future 0.18.2
glob2 0.7
idna 2.9
interface-meta 1.3.0
ipython 7.18.1
ipython-genutils 0.2.0
isodate 0.6.1
jedi 0.17.2
Jinja2 2.11.2
joblib 1.1.0
kiwisolver 1.4.2
libarchive-c 2.9
looseversion 1.0.1
lxml 4.8.0
MarkupSafe 1.1.1
matplotlib 3.5.2
mkl-fft 1.2.0
mkl-random 1.1.1
mkl-service 2.3.0
networkx 2.8
nibabel 3.2.2
nilearn 0.9.1
nipype 1.8.1
num2words 0.5.10
numpy 1.19.2
olefile 0.46
packaging 21.3
pandas 1.4.2
parso 0.7.0
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
Pillow 9.0.0
pip 20.0.2
pkginfo 1.6.0
prompt-toolkit 3.0.8
prov 2.0.0
psutil 5.7.2
ptyprocess 0.6.0
pybids 0.15.1
pycosat 0.6.3
pycparser 2.20
pydot 1.4.2
Pygments 2.7.1
pyOpenSSL 19.1.0
pyparsing 3.0.9
PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.2
python-etcd 0.4.5
pytz 2020.1
PyYAML 5.3.1
rdflib 6.1.1
requests 2.23.0
ruamel-yaml 0.15.87
scikit-learn 1.1.0
scipy 1.8.0
setuptools 46.4.0.post20200518 simplejson 3.17.6
six 1.14.0
soupsieve 2.0.1
SQLAlchemy 1.3.24
threadpoolctl 3.1.0
torch 1.7.0
torchelastic 0.2.1
torchvision 0.8.0
tqdm 4.46.0
traitlets 5.0.5
traits 6.3.2
typing-extensions 3.7.4.3
urllib3 1.25.8
wcwidth 0.2.5
wheel 0.34.2
wrapt 1.14.1

彩蛋

该镜像已内置ssh-server服务，可直接利用vscode实现远程镜像开发和调试

1. 启动容器，指定端口（如8088）

docker run --gpus all -it --rm -p 8088:22 mindsgo-sz-docker.pkg.coding.net/neuroimage_analysis/base/msg_baseimage_cuda11:v1.1

2. 在容器console中启动ssh服务：/etc/init.d/ssh restart
3. 在VScode中的remote config文件新增Host， 添加对应IP、用户名、端口即可（点此参考具体细节）
4. 容器的管理员密码：mindsgo123