train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train,y_train)).batch(batch_size).shuffle(batch_size*10)

在给定的代码中，使用 TensorFlow 的 `tf.data.Dataset` 模块创建了一个训练数据集。

首先，`tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))` 通过将输入的训练数据 `x_train` 和对应的标签 `y_train` 作为元组传入，创建了一个数据集。这个函数将数据和标签按照相同的索引进行切片，生成一个包含每个样本和对应标签的数据集。

接下来，`.batch(batch_size)` 用于指定批次大小，将数据集按照给定的批次大小进行分组。这样可以将数据拆分成多个批次，每个批次中包含指定数量的样本和标签。

然后，`.shuffle(batch_size*10)` 用于对数据进行随机洗牌。这一步是为了打乱数据集中样本的顺序，增加训练的随机性和泛化能力。`batch_size*10` 表示洗牌时使用的缓冲区大小，决定了洗牌时能够随机选择的样本数量。

最终，得到了一个包含了训练数据和标签的数据集，其中每个批次都是经过随机洗牌的。这个数据集可以用于训练神经网络模型，每次从中获取一个批次的数据进行模型训练。