在李宏毅（Hung-yi Lee）的机器学习 ML Lecture 17: Pokemon Creation 宝可梦生成任务中，我们使用单层LSTM（Long Short-Term Memory）来实现基于PixelRNN的宝可梦生成任务。

首先，我们需要准备训练数据。对于宝可梦生成任务，我们可以使用以下数据集：

1. 宝可梦名称列表（如：Pikachu、Bulbasaur等）
2. 宝可梦图像列表（如：Pikachu.png、Bulbasaur.png等）
3. 宝可梦属性列表（如：攻击、防御、速度等）
4. 宝可梦技能列表（如：火球、冰冻等）

接下来，我们将使用Python和TensorFlow库实现PixelRNN模型。以下是一个简单的实现示例：

import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models



# 加载数据集

def load_data():

    data = []

    for i in range(len(names)):

        img = Image.open(images[i])

        name = names[i]

        attributes = attributes[i]

        skills = skills[i]

        data.append((name, img, attributes, skills))

    return np.array(data)



# 构建PixelRNN模型

def create_pixelrnn():

    inputs = layers.Input(shape=(None,))

    x = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(inputs)

    x = layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)

    x = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)

    x = layers.MaxPooling2D((2, 2))(x)

    x = layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')(x)

    x = layers.Flatten()(x)

    x = layers.LSTM(100)(x)

    outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

    model = models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

    return model



# 训练模型

def train_model(model, data, labels):

    history = model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

    return history



# 测试模型

def test_model(model, data):

    predictions = model.predict(data)

    return np.argmax(predictions, axis=1)



# 主函数

def main():

    names = ['Pikachu', 'Bulbasaur']

    images = [Image.open('Pikachu.png'), Image.open('Bulbasaur.png')]

    attributes = {'Attack': 50, 'Defense': 50, 'Speed': 50}

    skills = ['Fireball', 'Ice Beam']

    data = load_data()

    model = create_pixelrnn()

    history = train_model(model, data, np.array([labels for name, _, attributes, skills in data]))

    predictions = test_model(model, np.array([images for name, _, attributes, skills in data]))

    print('Predicted:', predictions)



if __name__ == '__main__':

    main()

这个示例中，我们首先定义了一个`load_data`函数来加载训练数据，然后使用`create_pixelrnn`函数构建了PixelRNN模型。接下来，我们使用`train_model`函数训练模型，并使用`test_model`函数测试模型。最后，在`main`函数中调用这些函数来完成整个宝可梦生成任务。李宏毅（Hung-yi Lee）机器学习 ML Lecture 17: Pokemon Creation 宝可梦生成任务。基于单层LSTM的PixelRNN实现。