json_dict = dvs_common.parse_json(json_file)当前用户没有读取该json文件的权限，如何给予读取权限

要给予当前用户读取该JSON文件的权限，可以按以下步骤操作：

1. 登录到拥有该JSON文件的计算机上，并用管理员权限打开文件所在的文件夹。

2. 找到该JSON文件，右键单击它，选择“属性”。

3. 在文件属性窗口中，选择“安全”选项卡，点击“编辑”按钮。

4. 在“编辑”窗口中，点击“添加”按钮，输入当前用户的用户名或用户组名，点击“检查名称”按钮，确保输入正确。

5. 点击“确定”按钮，然后在“权限”下的“读取与执行”选项中勾选“允许”复选框。

6. 点击“确定”按钮，保存更改并关闭文件属性窗口。

现在，当前用户就可以读取该JSON文件了。如果当前用户是远程访问计算机的用户，还需要在远程访问计算机的安全设置中给予相应的权限。

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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))

# 定义一个包含花卉类别和对应索引的列表
flower_list = train_dataset.class_to_idx

# 将花卉类别和对应索引的列表转换为字典，并将键值对中的键和值进行调换
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())

# 将字典转换为 JSON 格式的字符串，并使用缩进格式化输出
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)

# 将 JSON 字符串写入到指定文件 'class_indices.json' 中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)

# 定义每个批次的样本数 batch_size 为 16，并设置数据加载器的多进程数为 nw
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))

# 定义训练集数据加载器，每次读取一个批次的数据，打乱数据顺序，不使用多进程
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

# 定义验证集数据加载器，每次读取一个批次的数据，不打乱数据顺序，不使用多进程
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数据的大小
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

def loadJson(filename): ret_json = None try: with open(filename, "r") as json_file: ret_json = json.load(json_file) except Exception as e: print(f"Error while opening {filename}.\nerror message: {e}") return ret_json #json file로부터 읽어온다. def getUrls(json_dict, url_type:int = 0, max_len:int = -1): if url_type <0 or url_type >1: raise Exception("Invalid Parameter(url_type) Error!") if url_type == 0: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict] if url_type == 1: ret_url_list = [obj['url'] for obj in json_dict['_embedded']['phish']] if max_len != -1: if len(ret_url_list) > max_len: ret_url_list = ret_url_list[:max_len] random.shuffle(ret_url_list) return ret_url_list # input : filepath # output : url list def getUrls_f(_filenames, url_type: int = 0, max_len:int = -1): ret_url_list = [] if type(_filenames) == str: json_dict = loadJson(_filenames) ret_url_list = getUrls(json_dict, url_type, max_len) if type(_filenames) == list: for filename in _filenames: json_dict = loadJson(filename) ret_url_list.extend(getUrls(json_dict, url_type, max_len)) return ret_url_list

这段代码是一个用于从 JSON 文件中读取 URL 的函数。它包含两个函数，loadJson 和 getUrls。

loadJson 函数接受一个文件名作为参数，尝试打开该文件并将其解析为 JSON 数据。如果出现任何错误，它将打印错误信息并返回 None。否则，它将返回解析后的 JSON 数据。

getUrls 函数接受一个 JSON 字典、一个 url_type 参数和一个 max_len 参数。url_type 参数指定从 JSON 数据中提取 URL 的方式，0 表示直接从 JSON 数据中提取，1 表示从嵌入式 JSON 数据中提取。max_len 参数指定最多返回多少个 URL。如果未指定 max_len 或 max_len 为负数，则返回所有 URL。

getUrls_f 函数接受一个文件名列表、url_type 参数和 max_len 参数。它调用 loadJson 和 getUrls 函数以从所有文件中提取 URL，并将它们存储在一个列表中。然后，它返回该列表。