安装与配置
通过 pip 安装
SeisPolarity 可以通过两种方式安装。无论采用哪种方式，都建议在虚拟环境（例如 conda）中安装 SeisPolarity。
标准安装
SeisPolarity 可以通过 pip 直接安装。本地安装请运行：
pip install seispolarity
从源码安装
如需从源码安装最新版本，请克隆仓库并运行：
git clone https://github.com/Chuan1937/SeisPolarity.git
cd SeisPolarity
pip install -e .
文档依赖
如需构建文档，请安装文档相关依赖：
pip install seispolarity[docs]
配置
缓存目录配置
SeisPolarity 会自动下载数据集和模型。默认情况下，所有缓存内容存储在 ~/.seispolarity/ 目录中：
数据集：
~/.seispolarity/datasets模型：
~/.seispolarity/models波形数据：
~/.seispolarity/waveforms
如需配置自定义缓存目录：
1from seispolarity import configure_cache
2
3configure_cache(cache_root="/path/to/cache")
或设置 SEISPOLARITY_CACHE_ROOT 环境变量：
export SEISPOLARITY_CACHE_ROOT=/path/to/cache
远程仓库
SeisPolarity 使用远程仓库提供数据集和模型权重。您可以配置远程仓库：
1import seispolarity
2
3# 查看当前的远程根目录
4print(seispolarity.remote_root) # 数据仓库
5print(seispolarity.remote_model_root) # 模型仓库
GPU 支持
SeisPolarity 基于 PyTorch 构建，支持使用 CUDA 进行 GPU 加速。
GPU 安装
如需安装带 CUDA 支持的 PyTorch，请参考 PyTorch 官方安装指南。
ModelScope 访问（中国用户）
对于中国用户，SeisPolarity 支持使用 ModelScope 以获得更快的下载速度：
1from seispolarity import get_dataset_path
2
3# 使用 ModelScope 而不是 Hugging Face
4data_path = get_dataset_path("SCSN", use_hf=False)