mindspore.dataset.DatasetCache
- class mindspore.dataset.DatasetCache(session_id, size=0, spilling=False, hostname=None, port=None, num_connections=None, prefetch_size=None)[源代码]
创建数据缓存客户端实例。
关于单节点数据缓存的使用，请参阅 单节点数据缓存教程 。
- 参数：
session_id (int) - 当前数据缓存客户端的会话ID，用户在命令行开启缓存服务端后可通过 cache_admin -g 获取。
size (int, 可选) - 设置数据缓存服务可用的内存大小。默认值：0，表示内存使用没有限制。
spilling (bool, 可选) - 如果共享内存不足，是否将溢出部分缓存到磁盘。默认值：False。
hostname (str, 可选) - 数据缓存服务客户端的主机IP。默认值：None，表示使用默认主机IP 127.0.0.1。
port (int, 可选) - 指定连接到数据缓存服务端的端口号。默认值：None，表示端口为50052。
num_connections (int, 可选) - TCP/IP连接数量。默认值：None，表示连接数量为12。
prefetch_size (int, 可选) - 指定缓存队列大小，使用缓存功能时，将直接从缓存队列中获取数据。默认值：None，表示缓存队列大小为20。
样例：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> >>> # Create a cache instance, in which session_id is generated from command line `cache_admin -g` >>> # In the following code, suppose the session_id is 780643335 >>> some_cache = ds.DatasetCache(session_id=780643335, size=0) >>> >>> dataset_dir = "/path/to/image_folder_dataset_directory" >>> ds1 = ds.ImageFolderDataset(dataset_dir, cache=some_cache)