安装¶
moraine 是一个 Python 包（>= 3.11）。所有功能都能用 numba 在 CPU 上运行；GPU 包是可选的，能让重的步骤 （相位连接、深度学习滤波、相干性估计）快很多倍。
仅 CPU¶
或者用 conda：
GPU（CUDA）¶
GPU 代码需要 cupy 和 numba-cuda，它们必须与机器的 CUDA 驱动匹配。先看驱动支持的最高 CUDA 版本：
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| NVIDIA-SMI 525.105.17 Driver Version: 525.105.17 CUDA Version: 12.0 |
+-----------------------------------------------------------------------------+
用 conda 安装对应版本的包（这里以 11.8 为例），再装 moraine：
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-toolkit
conda install -c conda-forge cupy numba-cuda cuda-version=11.8
pip install moraine
moraine 怎样找到 GPU
只有当 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设为非空值时 moraine 才使用 GPU；否则每条命令都在 CPU 上运行（cuda = false）。
GPU 命令为列出的每块 GPU 启动一个 worker 进程；少列几块就能留出空闲的 GPU。numba-cuda 通过激活的 conda 环境
（CONDA_PREFIX）或 CUDA_HOME 找 CUDA 库；脚本直接调用某个环境的 python 而没有激活它时，moraine 会把
CUDA_HOME 设为该环境。
深度学习滤波¶
n2f、n2fs3d 和 n2ft 需要 PyTorch 和训练好的模型：
pip install 'moraine[dl]' # 或按 PyTorch 指南为你的 CUDA 版本安装 torch
python -c "import moraine; moraine.download_dl_model()"
模型只下载一次，放在包目录（moraine/dl_model/）里。模型的许可是 CC BY-NC-SA 4.0；代码是 GPL-3.0。
GAMMA¶
载入 GAMMA 结果（load-gamma-*）要运行 GAMMA 程序（phase_sim_orb、create_offset、geocode、base_calc），
它们必须在 PATH 上。其余功能都不需要 GAMMA：mcf-pc 和 emcf-pc 的解缠是 moraine 自己的实现。
开发模式¶
git clone git@github.com:kanglcn/moraine.git
cd moraine
pip install -e '.[dev,dl,docs]'
pytest -m "not slow" # 需要样例数据、GPU、GAMMA 或模型的测试会被跳过
mkdocs serve # 本手册，在 http://127.0.0.1:8000/
改动代码的方法和验证步骤见开发 moraine（英文）。