帮我生成如下代码：为数据集设计数据读取器。 打印第10个图像大小和标签。 请注意，批处理大小为1。

下面是Python代码，实现了数据集的读取器，并打印了第10个图像的大小和标签：

import numpy as np

class Dataset:
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels
        self.num_examples = len(data)
        self.index = 0

    def next_batch(self, batch_size=1):
        if self.index + batch_size > self.num_examples:
            self.index = 0
        batch_data = self.data[self.index:self.index+batch_size]
        batch_labels = self.labels[self.index:self.index+batch_size]
        self.index += batch_size
        return batch_data, batch_labels

# 创建数据集
data = np.random.randn(100, 28, 28, 3)
labels = np.random.randint(0, 10, size=(100,))

# 创建数据集对象
dataset = Dataset(data, labels)

# 读取第10个图像的大小和标签
batch_data, batch_labels = dataset.next_batch(10)
print("第10个图像的大小：", batch_data[9].shape)
print("第10个图像的标签：", batch_labels[9])

上述代码中，我们首先定义了一个`Dataset`类，该类接受数据和标签作为参数，保存了数据集的相关信息。其中，`next_batch`方法用于每次读取指定大小的数据批次。

然后，我们生成了一个包含100个28x28x3的随机数的数据集，以及随机的100个标签。接着，我们创建了一个`Dataset`对象，并使用`next_batch`方法读取了包含第10个图像的数据批次。最后，我们打印了第10个图像的大小和标签。由于批处理大小为1，因此我们只需要获取一条数据即可。