悪い、私は以下の回答を修正しました。

確かに、ここにブラシデータセットのDataloAderの例があります。
`` 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

クラスBrushdataset（データセット）：
     def __init __（self、root_dir）：
        self.root_dir = root_dir
        self.data = []
    
        os.listdirのwriter_id（self.root_dir）：
            os.path.isdir（os.path.join（self.root_dir、writer_id））：
                os.listdirのdrawing_id（os.path.join（self.root_dir、writer_id））：
                    with open（os.path.join（self.root_dir、writer_id、drawing_id）、 'rb'）as f：
                        文、描画、label = pickle.load（f）
                        self.data.append（（文、図面、ラベル））
                    
    def __len __（self）：
        レン（self.data）を返す

    def __getitem __（self、idx）：
        文、描画、ラベル= self.data [idx]
        文、描画、ラベルを返します

＃使用例
dataset = brushdataset（ "data/brush"）
dataloader = dataloader（dataset、batch_size = 32、shuffle = true）

文章、図面、データローダーのラベルについて：
    ＃データのバッチで何かをします
`` `
このコードは、Pytorchのデータセットクラスから継承するBrushdatasetクラスを定義します。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、リストに保存します。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単一の例を返します。

PytorchのDataloaderクラスでこのデータセットを使用するには、Brushdatasetクラスのインスタンスを作成し、それをDataloaderコンストラクターに渡すだけで、目的のバッチサイズとその他のパラメーターが必要です。その後、Dataloaderを繰り返してデータのバッチを取得できます。
My bad, I have fixed my response below.

Sure, here is an example of a dataloader for the BRUSH dataset provided:
```python
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
```
This code defines a BRUSHDataset class that inherits from PyTorch's Dataset class. The init method loads all the data from the specified root_dir directory and stores it in a list. The len method returns the length of the data list, and the getitem method returns a single example from the dataset.

To use this dataset with PyTorch's DataLoader class, you simply need to create an instance of the BRUSHDataset class and pass it to the DataLoader constructor, along with the desired batch size and other parameters. You can then iterate over the DataLoader to get batches of data.