概要
Mammothは、Continual Learning研究の実装・benchmark・再現性確認を共通化するPyTorch frameworkです。DER/DER++をはじめ多数の手法とdatasetを同じCLI/config構造で実行でき、新しいmodelやdatasetも追加できます。
特徴と向いている用途
公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日:
多数の継続学習手法を同じCLIで比較する
70を超えるmodelを共通のmain.pyとargument/configから実行し、datasetを変えながら比較できます。
dataset・model・training戦略を拡張する
models/やdatasets/へ実装を追加し、既存benchmarkと同じframework上で新手法を評価できます。
Continual Learning論文の再現・比較・新手法評価に
研究手法ごとに別codebaseを用意せず、同じdataset/config/metric基盤で実験したい研究用途に向きます。
出典:[2]
計算資源・追加dependency・再現性条件をmodel単位で確認する
手法によってtimm等の追加packageやGPU memory、checkpointが必要です。REPRODUCIBILITY情報とmodel別configを参照し、同一条件で比較してください。
参考にした公式資料
- [1]aimagelab/mammoth repository(2026-09-21)
- [2]Mammoth README(2026-09-21)
- [3]Mammoth documentation(2026-09-21)
- [4]Mammoth pyproject.toml(2026-09-21)
- [5]Mammoth MIT license(2026-09-21)
編集部からの補足
MammothはPDF変換library等ではなく、Continual Learning研究用PyTorch frameworkです。`pyproject.toml`は0.2.2、Python 3.10+、PyTorch 2.1+を要求します。READMEでは70超の手法・23 datasetを掲げていますが、methodごとに追加dependencyやGPU要件が異なるため、実験再現時は各modelのconfigを確認してください。
3ステップで試す
- 1
repositoryを取得
MammothはREADME時点でPyPI未公開のため、repositoryから実験環境を用意します。
git clone https://github.com/aimagelab/mammoth.git && cd mammoth - 2
依存関係を同期
pyproject.tomlに沿ってPython 3.10+・PyTorch 2.1+を含む依存関係を準備します。
uv sync - 3
DER++ benchmarkを実行
標準configから継続学習実験を起動します。dataset downloadとGPU/計算時間が必要になる場合があります。
uv run python main.py --model derpp --dataset seq-cifar100 --model_config best
成長
成長の推移 · 直近30日
838 Stars
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開発アクティビティ
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