内存缓存持有者

class torchdata.datapipes.map.InMemoryCacheHolder(source_dp: MapDataPipe[T_co])

将来自源数据管道的元素存储在内存中（功能名称：in_memory_cache）。一旦某个项目被存储，它将保持不变，后续的检索将返回相同的元素。由于来自 MapDataPipe 的项目是延迟计算的，因此这可以用来存储先前 MapDataPipe 的结果并减少重复计算的次数。

注意

默认的 cache 是一个 Dict。如果另一个数据结构更适合作为您使用的缓存

参数:

source_dp – 读取元素并存储在内存中的源数据管道

示例

>>> from torchdata.datapipes.map import SequenceWrapper
>>> source_dp = SequenceWrapper(range(10))
>>> cache_dp = source_dp.in_memory_cache()
>>> list(cache_dp)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]