解释代码train_dataset = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(train_dir, shuffle=True, batch_size=BATCH_SIZE, image_size=IMG_SIZE) validation_dataset = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(validation_dir, shuffle=True, batch_size=BATCH_SIZE, image_size=IMG_SIZE)

这段代码使用了 TensorFlow 中的 `image_dataset_from_directory` 函数，它可以从指定的目录中读取图片，并将其转换为 `tf.data.Dataset` 对象，方便进行模型的训练和验证。

具体来说，该函数接受以下参数：

- `directory`：指定图片所在的目录。
- `shuffle`：是否对数据进行随机洗牌。
- `batch_size`：每个 batch 中包含的图片数量。
- `image_size`：指定图片的大小。

该函数返回的是一个 `tf.data.Dataset` 对象，其中包含了训练或验证数据的所有图片，可以直接传入模型进行训练或验证。在这段代码中，将训练数据和验证数据都使用了该函数进行了处理，分别存储在 `train_dataset` 和 `validation_dataset` 中。