User: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。 Assistant:ブラシデータセットのデータローダーを作成するには、PytorchのデータセットとDataloaderクラスを使用できます。実装の例は次のとおりです。
`` python
OSをインポートします
ピクルスをインポートします
Torch.utils.dataからImport Dataset、Dataloaderから
Torchvision Import Transformsから
TQDMからImport TQDMから

クラスBrushdataset（データセット）：
        "" "
    Pytorchのデータセットクラスを拡張するブラシデータセットのカスタムデータセットクラス。

    属性
    ---------
    root_dir：str
        ブラシデータセットを含むルートディレクトリ。
    変換：呼び出し可能、オプション
        図面に適用されるオプションの変換（デフォルトはなし）。
    データ：リスト
        データインスタンスを含むタプルのリスト。

    方法
    -------
    __len __（）
        データセット内のインスタンス数を返します。
    __getitem __（idx）
        指定されたインデックスでインスタンスを返します。
    "" "
    def __init __（self、root_dir、transform = none）：
        "" "
        パラメーター
        ---------
        root_dir：str
            ブラシデータセットを含むルートディレクトリ。
        変換：呼び出し可能、オプション
            図面に適用されるオプションの変換（デフォルトはなし）。
        "" "
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.data = []

        tqdmのwriter_id（os.listdir（root_dir））：
            os.path.isdir（f "{root_dir}/{writer_id}"）：
                os.listdirのdrawing_id（f "{root_dir}/{writer_id}"）：
                    with open（f "{root_dir}/{writer_id}/{drawing_id}"、 "rb"）：f：
                        文、描画、label = pickle.load（f）
                        self.data.append（（文、図面、ラベル））

    def __len __（self）：
        "" "
        戻り値
        -------
        int
            データセットのインスタンスの数。
        "" "
        レン（self.data）を返す

    def __getitem __（self、idx）：
        "" "
        指定されたインデックスでインスタンスを返します。

        パラメーター
        ---------
        IDX：int
            返されるインスタンスのインデックス。

        戻り値
        -------
        タプル
            インスタンスの文、描画、ラベルを含むタプル。
        "" "
        文、描画、ラベル= self.data [idx]

        self.transformの場合：
            描画= self.transform（描画）

        文、描画、ラベルを返します


＃ブラシデータセットとDataloaderを作成し、Dataloaderを繰り返して最初の10バッチを印刷します。
def main（）：
    ＃ブラシデータセットへのパスを設定します
    data_path = "data/brush"

    ＃ブラシデータセットとデータローダーを作成します
    brush_dataset = brushdataset（data_path）
    dataloader = dataloader（brush_dataset、batch_size = 32、shuffle = true、num_workers = 4）

    ＃データローダーを繰り返して、最初の10バッチを印刷します
    私、（文章、図面、ラベル）の列挙（dataloader）の場合：
        print（f "batch {i + 1}："）
        print（ "文："、文）
        print（ "図面："、図面）
        print（ "ラベル："、ラベル）
        print（）

        i> = 9の場合：
            壊す


__name__ == "__main__"の場合：
    主要（）
`` `
このコードは、pytorchの** `dataset class` **を拡張する** `brushdataset` **クラスを定義します。データセットは、データファイルを介して反復し、指定されたコードと同じロジックを使用してメモリにロードすることにより初期化されます。** `dataloader` **クラスは、指定されたバッチサイズ、シャッフル、およびワーカープロセスの数を持つデータローダーを作成するために使用されます。メイン関数では、データセットとDataloaderを作成し、DataloAderを繰り返して最初の10バッチを印刷します。
** `brushdataset` **クラスにdocstringsを追加して、その目的、属性、方法、およびパラメーターに関する情報を提供しました。これは、ユーザーがコードの使用方法とその各部分が何をするかを理解するのに役立ちます。 
User:あなたのコーディングは私のものよりも優れています。
ありがとう、それを聞いてうれしいです！さらに質問があるかどうか、または他に何かお手伝いできるかどうかを教えてください。