很多时候我们搞NLP的需要处理文本，而文本feed给模型之前肯定要经过tokenization（分词）、serialize(序列化)、vectorization（向量化）。这个过程中我们多半会选择把预处理好的数据先cache起来，这样就不用下一次跑代码的时候重新处理了，尤其是像embedding之类的，比方说ELMO。

但是这个cache的过程中也有很多问题，自己总结了两点经验：

1. 如果你想要cache一些缓存，比方说elmo representation,那么我劝你还是放弃吧，很麻烦的。时间复杂度高是一个，关键是就算cache成功，load过来就直接把你RAM搞大(我试过pickle load，随后立即封装Dataset，因为有re的关系吧，RAM占用居高)，一般想要cache，选择那些dim为1的，比方说Bert的token_idx.
2. 有关于存储：
   • 尽量别用pickle这个包，网上很多流传有leak问题先不说，我在用的时候最大的一个问题就是慢，还有就和第1点一样，它很占用内存。在把python对象，比方说dict序列化的时候的RAM占用，会是磁盘disk上的4、5倍左右。你存储的数据可能才几十mb，但是在内存里面cache的时候会涨到好几百mb，这个已经逼近或者完全超出普通服务器的top line了。
   • 另外torch.save也尽量别用，虽然他比pickle的诟病少一点，主要原因太慢了，比pickle还要慢上好几倍。
   • 推荐最多的是用json,既快又安全。但是它也有不足，就是没办法和pickle一样和python生态那么契合，比方说python的tuple就没办法保存成json,serialize的时候tuple就会被json转为list,在有些有特定需求的场合就不太可以适用了。
   • klepto一个代替普通python dict降低cpu内存积累消耗的理想选择，它大致上的功能就是把你内存里生成的高占用缓存数据，主动地先保存到disk里面去，等要用到的时候还可以load回来，同时保证这个obj原有的特性(比方说你要保存的dict对象，有个字段是python tuple，把这个dict保存之后load回来，那个字段属性还是一个python tuple)，速度也快。我也是偶然发现的，没有试过好不好用，先马住。