Du hast den Code-Block am Anfang des Codes kaputt gemacht, bitte mache deine Eingabe mit der nötigen Korrektur erneut.
Hier ist der Code, um den BRUSH-Datensatz zu visualisieren:
```python
    for writer_id in tqdm(os.listdir("data/BRUSH")):
        if os.path.isdir(f"data/BRUSH/{writer_id}"):
            for drawing_id in os.listdir(f"data/BRUSH/{writer_id}"):
                with open(f"data/BRUSH/{writer_id}/{drawing_id}", 'rb') as f:
                    sentence, drawing, label = pickle.load(f)
```

Bitte schreibe einen Dataloader für diesen Datensatz. Natürlich, hier ist ein Beispiel für einen Dataloader für den bereitgestellten BRUSH-Datensatz:
`    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

    # Beispiel für die Verwendung
    dataset = BRUSHDataset("data/BRUSH")
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

    for sentences, drawings, labels in dataloader:
        # mache etwas mit der Datencharge`

Dieser Code definiert eine BRUSHDataset-Klasse, die von PyTorch's Dataset-Klasse erbt. Die __init__-Methode lädt alle Daten aus dem angegebenen root_dir-Verzeichnis und speichert sie in einer Liste. Die __len__-Methode gibt die Länge der Datenliste zurück und die __getitem__-Methode gibt ein einzelnes Beispiel aus dem Datensatz zurück.

Um diesen Datensatz mit PyTorch's DataLoader-Klasse zu verwenden, musst du einfach eine Instanz der BRUSHDataset-Klasse erstellen und sie zusammen mit der gewünschten Batch-Größe und anderen Parametern an den DataLoader-Konstruktor übergeben. Du kannst dann über den DataLoader iterieren, um Datenchargen zu erhalten.
Ich entschuldige mich für meinen Fehler. Hier ist ein Beispiel für einen Dataloader für den bereitgestellten BRUSH-Datensatz mit korrektem Format:
```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
# Beispiel für die Verwendung
dataset = BRUSHDataset("data/BRUSH")
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
for sentences, drawings, labels in dataloader:
    # mache etwas mit der Datencharge
```