tf.data.Dataset是否删除缓存？

Question

是否可以删除在调用tf.data.Dataset.cache()后生成的内存缓存

这是我想做的。数据集的扩充成本非常高，因此当前代码或多或少是：

data = tf.data.Dataset(...) \
       .map(<expensive_augmentation>) \
       .cache() \
       # .shuffle().batch() etc. 

然而，这意味着data上的每次迭代都将看到相同的数据样本的增强版本。相反，我想做的是将缓存用于几个时代，然后重新开始，或者等效地执行类似于Dataset.map(<augmentation>).fleeting_cache().repeat(8)的操作。这有可能实现吗