def load_CIFAR10(ROOT): """ load all of cifar """ xs = [] ys = [] for b in range(1,2): f = os.path.join(ROOT, 'data_batch_%d' % (b, )) X, Y = load_CIFAR_batch(f) xs.append(X) ys.append(Y) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) del X, Y Xte, Yte = load_CIFAR_batch(os.path.join(ROOT, 'test_batch')) return Xtr, Ytr, Xte, Yte

这是一个用于加载整个 CIFAR-10 数据集的函数，函数的输入参数是数据集所在的目录 ROOT，输出是一个元组 (Xtr, Ytr, Xte, Yte)，其中：

- Xtr 是形状为 (50000, 32, 32, 3) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的训练图像数据；
- Ytr 是形状为 (50000,) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的训练图像标签；
- Xte 是形状为 (10000, 32, 32, 3) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的测试图像数据；
- Yte 是形状为 (10000,) 的 numpy 数组，表示 CIFAR-10 数据集中的测试图像标签。

该函数的实现过程如下：

1. 初始化空列表 xs 和 ys，用于存储加载的数据集。
2. 使用 for 循环遍历数据集的所有数据批次，从每个数据批次文件中加载图像数据和标签数据，并分别存储到列表 xs 和 ys 中。
3. 使用 np.concatenate 函数将列表 xs 和 ys 中的所有数据堆叠起来，得到形状为 (50000, 32, 32, 3) 和 (50000,) 的训练数据 Xtr 和 Ytr。
4. 释放内存，删除变量 X 和 Y。
5. 加载测试数据集，得到测试数据 Xte 和标签数据 Yte。
6. 返回元组 (Xtr, Ytr, Xte, Yte)。