dingo
Dingo: Deep inference for gravitational-wave observations
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- pytest.yml
- python-publish.yml
- dingo-ci
- dingo-ci-trigger
- dingo-ci.service
- dingo-ci.timer
- Dockerfile
- email.json
- README.md
- remove_domain_window_factor.py
- update_model_input_dims.py
- update_model_metadata.py
- update_saved_model_for_train_stages.py
- update_saved_model_gnpe_context_names.py
- update_saved_model_new_gnpe.py
- update_saved_model_new_truncation.py
- update_waveform_dataset_svd_refactor.py
- __init__.py
- asimov.py
- dingo.ini
- __init__.py
- interpolation.py
- nde_settings.py
- unconditional_density_estimation.py
- __init__.py
- cfnets.py
- enets.py
- nsf.py
- __init__.py
- base_model.py
- build_model.py
- cflow_base.py
- flow_matching.py
- normalizing_flow.py
- score_matching.py
- __init__.py
- backward_compatibility.py
- condor_utils.py
- gnpeutils.py
- logging_utils.py
- misc.py
- plotting.py
- pt_to_hdf5.py
- torchutils.py
- trainutils.py
- __init__.py
- dataset.py
- likelihood.py
- multiprocessing.py
- result.py
- samplers.py
- transforms.py
- __init__.py
- spin_conversion.py
- __init__.py
- data_download.py
- data_preparation.py
- event_dataset.py
- __init__.py
- evaluate_multibanded_domain.py
- generate_dataset.py
- generate_dataset_dag.py
- utils.py
- waveform_dataset.py
- __init__.py
- base.py
- base_frequency_domain.py
- build_domain.py
- multibanded_frequency_domain.py
- time_domain.py
- uniform_frequency_domain.py
- __init__.py
- diagnostics.py
- importance_weights.py
- __init__.py
- gw_samplers.py
- inference_utils.py
- visualization.py
- __init__.py
- asd_parameterization.py
- asd_sampling.py
- generate_dataset.py
- utils.py
- __init__.py
- asd_dataset.py
- asd_estimation.py
- generate_dataset.py
- generate_dataset_dag.py
- utils.py
- __init__.py
- train_builders.py
- train_pipeline.py
- train_pipeline_condor.py
- utils.py
- __init__.py
- detector_transforms.py
- general_transforms.py
- gnpe_transforms.py
- inference_transforms.py
- noise_transforms.py
- parameter_transforms.py
- utils.py
- waveform_transforms.py
- __init__.py
- frame_utils.py
- waveform_generator.py
- wfg_utils.py
- __init__.py
- download_strain_data.py
- gwutils.py
- injection.py
- likelihood.py
- ls_cli.py
- prior.py
- result.py
- SVD.py
- temporary_debug_utils.py
- __init__.py
- generation_node.py
- importance_sampling_node.py
- merge_node.py
- pe_summary_node.py
- plot_node.py
- sampling_node.py
- __init__.py
- ACKNOWLEDGMENT.md
- create_injections.py
- dag_creator.py
- data_generation.py
- default_settings.py
- dingo_result.py
- importance_sampling.py
- main.py
- parser.py
- plot.py
- pp_test.py
- sampling.py
- utils.py
- __init__.py
- asimov.md
- code_design.md
- conf.py
- dingo_pipe.md
- example_gnpe_model.md
- example_injection.md
- example_npe_model.md
- example_toy_npe_model.md
- generating_waveforms.ipynb
- gibbs_figure.jpg
- gnpe.md
- index.md
- inference.md
- installation.md
- network_architecture.ipynb
- noise_dataset.ipynb
- overview.md
- quickstart.md
- refs.bib
- result.md
- sbi.md
- training.md
- training_transforms.ipynb
- waveform_dataset.ipynb
- make.bat
- Makefile
- README.md
- analysis_dingo.yaml
- event_dingo.yaml
- project_dingo.yaml
- asd_dataset_settings_synthetic.yaml
- asd_dataset_settings.yaml
- asd_dataset_settings_fiducial.yaml
- GW150914.ini
- train_settings.yaml
- waveform_dataset_settings.yaml
- asd_dataset_settings.yaml
- asd_dataset_settings_fiducial.yaml
- GW150914.ini
- train_settings.yaml
- train_settings_init.yaml
- waveform_dataset_settings.yaml
- is_settings.yaml
- stage_settings.yaml
- asd_dataset_settings.yaml
- asd_dataset_settings_fiducial.yaml
- GW150914.ini
- train_settings.yaml
- waveform_dataset_settings.yaml
- asd_dataset_settings.yaml
- GW150914.ini
- train_settings.yaml
- waveform_dataset_settings.yaml
- README.md
- history.txt
- info.err
- info.out
- history.txt
- info.err
- info.out
- base_settings.yaml
- update_settings.yaml
- bilby_settings.yaml
- cluster_runs.txt
- create_training_directories.py
- evaluation.py
- injection_from_sample_file.py
- merge_old_weights_into_new_model.py
- merge_sample_files.py
- monitor_cluster_runs.py
- plot_history.py
- run_bilby.py
- test_network_choice.py
- test_parser_ini_consistency.py
- test_enets.py
- test_nsf.py
- test_posterior_model.py
- test_result.py
- test_utils.py
- testutils_enets.py
- test_spin_conversion.py
- test_time_delay_from_geocenter.py
- test_batch_transforms.py
- test_detector_projection.py
- test_general_transforms.py
- test_gnpe_transforms.py
- test_parameter_transforms.py
- test_waveform_transforms.py
- waveform_data.npy
- test_wfg.py
- test_wfg_m.py
- test_wfg_mfd.py
- test_injection.py
- test_likelihood_with_frequency_masking.py
- test_mfd.py
- test_noise_dataset.py
- test_prior_split.py
- test_ufd.py
- test_waveform_dataset.py
- conftest.py
- .gitignore
- .readthedocs.yaml
- AUTHORS.md
- LICENSE
- MANIFEST.in
- pyproject.toml
- README.md
- uv.lock
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/dingo-gw/dingo
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd dingo
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install dingo-gw
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "dingo-gw[wandb,pyseobnr]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -f ci/Dockerfile -t dingo .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 dingo
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install dingo-gw
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install "dingo-gw[wandb,pyseobnr]"
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
python3 -m venv dingo-venv
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
pip install -e ".[dev]"
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install -e ".[dev,wandb]"
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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