为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

# 定义一个名为 flower_list 的变量，存储了数据集中所有类别与其对应的编号
flower_list = train_dataset.class_to_idx

# 定义一个名为 cla_dict 的变量，存储了类别与其对应的编号的键值对，并且将其反转
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())

# 将 cla_dict 转换为 JSON 格式的字符串，并添加缩进
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)

# 将 JSON 格式的字符串写入到名为 class_indices.json 的文件中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)

# 定义一个名为 batch_size 的变量，表示每个批次所包含的图片数量
batch_size = 16

# 定义一个名为 nw 的变量，表示每个进程使用的数据加载器的数量，取值为 CPU 核心数量和 batch_size 中的最小值
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])

# 输出使用了多少个数据加载器线程
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))

# 使用 train_dataset 创建一个数据加载器 train_loader，每个批次包含 batch_size 张图片，打乱顺序，使用 0 个数据加载器线程
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

# 使用 validate_dataset 创建一个数据加载器 validate_loader，每个批次包含 batch_size 张图片，不打乱顺序，使用 0 个数据加载器线程
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

# 输出训练集和验证集中图片的数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))