ブラシデータセットを視覚化するコードは次のとおりです。
`` python
    tqdmのwriter_id（os.listdir（ "data/brush"））の場合：
        os.path.isdir（f "data/brush/{writer_id}"）：
            os.listdirのdrawing_id（f "data/brush/{writer_id}"）：
                open（f "data/brush/{writer_id}/{drawing_id}"、 'rb'）as f：
                    文、描画、label = pickle.load（f）
`` `

このデータセットについては、データローダーを書いてください。
もちろん、以下はBRUSHデータセット用のデータローダーの例である：

``` 
    import os
    import pickle
    from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

    class BRUSHDataset(Dataset):
         def __init__(self, root_dir):
            self.root_dir = root_dir
            self.data = []
        
            for writer_id in os.listdir(self.root_dir):
                if os.path.isdir(os.path.join(self.root_dir, writer_id)):
                    for drawing_id in os.listdir(os.path.join(self.root_dir, writer_id)):
                        with open(os.path.join(self.root_dir, writer_id, drawing_id), 'rb') as f:
                            sentence, drawing, label = pickle.load(f)
                            self.data.append((sentence, drawing, label))
                        
        def __len__(self):
            return len(self.data)
    
        def __getitem__(self, idx):
            sentence, drawing, label = self.data[idx]
            return sentence, drawing, label

    # Usage example
    dataset = BRUSHDataset("data/BRUSH")
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

    for sentences, drawings, labels in dataloader:
        # do something with the batch of data`
```

このコードはPyTorchのDatasetクラスを継承したBRUSHDatasetクラスを定義しています。init__メソッドは、指定されたroot_dirディレクトリからすべてのデータをロードし、リストに格納します。len__メソッドはデータリストの長さを返し、__getitem__メソッドはデータセットから1つの例を返します。

このデータセットをPyTorchのDataLoaderクラスで使うには、単純にBRUSHDatasetクラスのインスタンスを生成してDataLoaderコンストラクタに渡す必要があります。そして、DataLoaderを繰り返し処理してデータのバッチを取得します。