我正在使用before_action tensorflow方法将缓存的数据保存在磁盘上。一旦在下次运行中进行缓存后，我想知道缓存的数据是否在磁盘上，以使步骤4中的for循环不执行。检查以下带有注释的代码。
.cache()最简单的方法是检查磁盘上的文件。但是我不想这样做。第二次我在上面运行脚本时，我希望第3步将标志import tensorflow as tf
# 1] create fake dataset
dataset = tf.data.Dataset.range(100)
# 2] cache dataset
dataset = dataset.cache("cache")
# 3] how to set this flag ???
not_on_disk = True
# 4] if not on disk loop over entire dataset so that cached data gets saved on
# the disk
if not_on_disk:
for _ in dataset:
...
# 5] access data
for e in dataset.as_numpy_iterator():
print(e)
设置为ste到not_on_disk。