human
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。
gpt
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。
human
コードの最初にコードボックスを壊しました。必要な修正を使用してプロンプトをやり直してください。
gpt
間違いをお詫びします。適切なフォーマットを備えたブラシデータセットのデータローダー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
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
`` `