from .file_utils import cached_path

`from .file_utils import cached_path` 是一个常见的导入语句，它通常用于加载预训练模型或其他大文件，这些文件可能会频繁地被其他部分的代码重复访问。`cached_path` 函数的作用是在第一次请求时从指定路径下载文件并缓存起来，以后如果再需要就可以直接从缓存中读取，而不是每次都重新下载，提高了性能。

具体来说，这个函数可能是这样实现的[^1]：

def cached_path(url_or_filename, cache_dir=None, force_download=False):
    """
    Given something that might be a URL or a local path,
    determine which and then return the appropriate cached path.
    If `cache_dir` is None, look for the `PYTORCH_CACHE_DIR` environment variable.
    Similar to urllib.request.urlretrieve, but with support for trying
    to use a cached copy if it exists.

    Args:
        url_or_filename (str): either a URL or a local path.
        cache_dir (str, optional): directory where caching should take place, by default
            $PYTORCH_CACHE_DIR (set in `torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME`).
        force_download (bool, optional): if True, forces redownload of the file even if a cache exists
    """
    # ... implementation details ...

当你在代码中调用 `cached_path()` 函数时，传入一个url或者本地文件名，它会检查是否有对应的缓存文件，如果有则直接返回，如果没有则根据配置下载并存储到缓存目录。