# 对自定义数据集创建训练集train 的reader def train_r(buffered_size=1024): def reader(): xs = [] ys = [] for i in range(1, 6): train_dict = unpickle("/home/aistudio/cifar-10-batches-py/data_batch_%d" % (i,)) xs.append(train_dict[b'data']) ys.append(train_dict[b'labels']) Xtr = np.concatenate(xs) Ytr = np.concatenate(ys) for (x, y) in zip(Xtr, Ytr): yield x, int(y) return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), buffered_size)，这段话是什么意思

这段代码定义了一个名为 `train_r` 的函数，它用于读取训练数据集。该函数接受一个参数 `buffered_size`，表示数据读取器的缓冲区大小。函数内部定义了一个 `reader`，该 `reader` 通过循环读取 cifar-10 数据集中的训练数据，将所有的图像数据和标签数据分别存储在 `xs` 和 `ys` 列表中。然后，使用 NumPy 的 `concatenate` 方法将所有的图像和标签数据拼接成单个 NumPy 数组 `Xtr` 和 `Ytr`。最后，使用 `zip` 函数将图像数据和标签数据打包成元组，然后使用 `yield` 语句将它们逐一返回。在返回数据之前，还将调用 `train_mapper` 函数对读取的图像数据进行归一化处理。最后，使用 `paddle.reader.xmap_readers` 函数将 `train_mapper` 和 `reader` 组合起来，并指定 CPU 的数量和缓冲区大小，生成训练数据集的读取器。