缓存管理

当你从 Hugging Face 下载数据集时，数据会存储在你的本地计算机上。来自 Hugging Face 的文件通常存储在 huggingface_hub 缓存中，默认路径为 ~/.cache/huggingface/hub。请参阅 Hub 缓存文档了解更多详情以及如何更改其位置。

Hub 缓存允许 🤗 Datasets 避免在每次使用数据集时都从 Hugging Face 重新下载数据集文件。

🤗 Datasets 也有自己的缓存来存储以 Arrow 格式转换的数据集（Dataset 对象使用的格式）。

本指南重点介绍 🤗 Datasets 缓存，并将向你展示如何

缓存目录

🤗 Datasets 的默认缓存目录是 ~/.cache/huggingface/datasets。通过设置 shell 环境变量 HF_HOME 为另一个目录来更改缓存位置

$ export HF_HOME="/path/to/another/directory/datasets"

当你加载数据集时，你还可以选择更改数据缓存的位置。将 cache_dir 参数更改为你想要的路径

>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset('username/dataset', cache_dir="/path/to/another/directory/datasets")

下载数据集后，使用 load_dataset() 和 download_mode 参数控制数据集的加载方式。默认情况下，如果数据集存在，🤗 Datasets 将会重用它。但是，如果你需要未应用任何处理函数的原始数据集，请如下所示重新下载文件

>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset('rajpurkar/squad', download_mode='force_redownload')

请参阅 DownloadMode 以获取完整的下载模式列表。

使用 Dataset.cleanup_cache_files() 清理目录中的 Arrow 缓存文件

# Returns the number of removed cache files
>>> dataset.cleanup_cache_files()
2

如果你正在本地使用缓存文件，它将自动重新加载数据集，并应用你之前对数据集应用的任何转换。要禁用此行为，请在 Dataset.map() 中设置参数 load_from_cache_file=False

>>> updated_dataset = small_dataset.map(add_prefix, load_from_cache_file=False)

在上面的示例中，🤗 Datasets 将再次对整个数据集执行函数 add_prefix，而不是从其之前的状态加载数据集。

使用 disable_caching() 在全局范围内禁用缓存

>>> from datasets import disable_caching
>>> disable_caching()

当你禁用缓存时，在对数据集应用转换时，🤗 Datasets 将不再重新加载缓存文件。你对数据集应用的任何转换都需要重新应用。

如果你想从头开始重用数据集，请尝试在 load_dataset() 中设置 download_mode 参数。

禁用缓存并将数据集复制到内存中将加快数据集操作。有两种将数据集复制到内存中的选项