dataset = GeneratorDataset(source=data, column_names=["data", "label"])

根据您提供的代码，`GeneratorDataset` 是一个用于创建数据集的类。它接受一个数据源 `data` 和一个包含列名的列表 `column_names` 作为参数，并返回一个新的数据集对象 `dataset`。

这个 `GeneratorDataset` 类的作用通常是用于从生成器函数或生成器对象中创建数据集。生成器函数或生成器对象可以逐行生成数据，并将其包装成一个数据集对象进行后续的处理和操作。

在您提供的代码中，`source=data` 是一个用于生成数据的数据源，`column_names=["data", "label"]` 是指定了生成的数据集中的列名。根据这些参数，`GeneratorDataset` 类会创建一个新的数据集对象 `dataset`。

下面是一个示例，演示了如何使用 `GeneratorDataset` 类创建数据集对象：

def data_generator():
    for i in range(10):
        yield {'data': i, 'label': i % 2}

data = data_generator()
dataset = GeneratorDataset(source=data, column_names=["data", "label"])

for item in dataset:
    print(item)

在这个例子中，我们定义了一个名为 `data_generator` 的生成器函数，它会生成一个包含 `'data'` 和 `'label'` 两个字段的字典。然后，我们将生成器函数传递给 `GeneratorDataset` 类，并指定了列名为 `["data", "label"]`。最后，我们使用 `for` 循环迭代 `dataset`，打印每个项。

需要注意的是，具体的实现可能会因为使用的库或框架而有所不同。请确保阅读相关文档或参考示例代码，以了解更多关于 `GeneratorDataset` 类的详细信息和用法。