Blocks官方代码地址：https://github.com/mila-udem/blocks
Blocks是加拿大Montreal大学Bengio实验室牵头开发的基于Python的神经网络模型框架，可方便地在大规模数据上进行复杂神经 网络模型的训练。它包含有很多外置工具包如，logging, monitoring, visualization, and serialization，而Fuel则提供了数据格式的标准化。
Fuel官方代码地址：https://github.com/mila-udem/fuel
由于Blocks仍在进一步开发中，以下说明中遇到的错误可能已被修复，因而只可作为参考[注：当前时间2016/03/01]。
1. 安装Blocks和Fuel：
安装git，git的安装和使用可参考[Bitbucket-团队开发私有库使用指南, http://jacoxu.com/?p=1611]
接下来安装blocks，由于需要通过github下载，进入git bash，输入：
pip install git+git://github.com/mila-udem/blocks.git \
-r https://raw.githubusercontent.com/mila-udem/blocks/master/requirements.txt
注：a). 实际运行中，可修改一下requirements.txt文件中所定义的库，如numpy等在安装ANACOND的时候都已经安装，那么可以删除掉requirements.txt文件中对应依赖行。
b). 若执行过程中有错误可能会导致blocks没有正常安装，则需要重新执行一下
pip install git+git://github.com/mila-udem/blocks.git
若安装成功则在c:\anaconda2\lib\site-packages 目录下可以看到和blocks及fuel相关的4个文件夹，并且在在python模式下执行如下两行命令，不报错即可：
from blocks.bricks import Tanh
from fuel.datasets import MNIST
说明Blocks和Fuel已经可以正常调用。
2. 利用Fuel下载数据集
Fuel工具提供了数据格式的转换，示例代码中提供了几种常用的公开数据集进行下载，包括：
iris, caltech101_silhouettes, svhn, cifar10, binarized_mnist, adult, cifar100, mnist 八种，需要自己利用工具进行下载
首先需要配置数据存储路径，配置示例如：
# ~/.fuelrc
data_path: “d:/jacoxu/casia/data”
$ export FUEL_DATA_PATH=” d:/jacoxu/casia/data”
进入该路径进行下载和格式转换，具体操作见官方文档说明：
https://fuel.readthedocs.org/en/latest/built_in_datasets.html
数据路径及格式配置正常后可以通过fuel进行加载，如：
>>> from fuel.datasets import MNIST
>>> mnist = MNIST((“train”,))
3. 示例演示-Machine Translation
路径：https://github.com/mila-udem/blocks-examples/tree/master/machine_translation
功能：带Attention的Machine Translation示例代码
主函数：__main__.py
数据集：WMT15 Czech to English corpus
3.1 准备数据集：
执行示例程序之前，需要先下载数据集，可很方便地运行prepare_data.py文件即可，主要包括119M的训练数据，20.4M的开发集数据及
Moses的预处理脚本和Bleu计算脚本，并将下载后的数据处理好。其中本示例实际只使用了WMT15数据中的Czech to
English的数据对，那么训练语料为41.4M，开发集语料为668KB。
然而数据下载好进行预处理时遇到如下错误：
INFO:prepare_data:…writing tokenized file [./data\news-commentary-v10.cs-en.cs.tok]
Traceback (most recent call last):
File “prepare_data.py”, line 257, in
main()
File “prepare_data.py”, line 241, in main
tokenize_text_files(tr_files + val_files, tokenizer_file)
File “prepare_data.py”, line 121, in tokenize_text_files
var, stdin=inp, stdout=out, shell=False)
File “C:\Anaconda2\lib\subprocess.py”, line 535, in check_call
retcode = call(*popenargs, **kwargs)
File “C:\Anaconda2\lib\subprocess.py”, line 522, in call
return Popen(*popenargs, **kwargs).wait()
File “C:\Anaconda2\lib\subprocess.py”, line 710, in __init__
errread, errwrite)
File “C:\Anaconda2\lib\subprocess.py”, line 958, in _execute_child
startupinfo)
WindowsError: [Error 2]
最后发现问题的原因在于虽然MINGW64环境中有Perl，但是由于Windows环境下缺少Perl，因而在Pycharm下进行运行时报错。
因而，Linux用户应该不会遇到此问题，另Windows用户安装一下Perl也就可以在IDE下调试了。可安装ActiveState
Perl社区免费版http://www.activestate.com/activeperl/downloads，[重启电脑]。不过由于数据处理中还调用了Linux的shuf命令，因而还是建议Windows用户直接在MINGW64环境中执行preprare_data.py处理数据。
注：Bleu的perl脚本使用方法见：http://www.statmt.org/moses/?n=Moses.SupportTools
Perl multi-bleu.perl ref.txt, ref1.txt, ref2.txt < out.txt
且，Bleu计算时需要最后一行空行，可以采用下面的数据验证一下，例如：
Ref.txt共4行分别为 1\n2\n3\n4\5\n6，out.txt为1\n2\n\3\n3\n2\n1通过bleu计算得到共5行，bleu为60%
而添加了空行之后即分别为1\n2\n3\n4\5\6\n，out.txt为1\n2\n\3\n3\n2\n1\n，得到共6行，bleu为50%
3.2 调试Machine_Translation
1). 函数入口：__main__.py
功能：进行配置，调用Fuel接口加载数据
任务：a). 需要详细理解stream类，知道数据格式细节；
2). 主函数：__init__.py
功能：搭建模型并调用Blocks进行训练
3). Main Loop：main_loop.py
功能：进行模型训练
注意：a). self.algorithm.initialize() 消耗时间好长
Bug 1. Should be cPickle.load(open(src_vocab, ‘rb’) to avoid EOFError
In blocks-examples/machine_translation/stream.py. I got a EOFError, and found the cause is that:
All cPickle.load(open(src_vocab) and cPickle.load(open(trg_vocab))
should be updated to cPickle.load(open(src_vocab, ‘rb’) and
cPickle.load(open(trg_vocab, ‘rb’)) to avoid EOFError.
Bug 2. 修改./blocks/search.py中BeamSearch.compile()._compile_next_state_computer()
其中的
self.next_state_computer = function(
self.contexts + self.input_states + next_outputs, next_states)
改为：
self.contexts + self.input_states + next_outputs, next_states, on_unused_input=’warn’)
Google论坛上有对此问题的讨论和解释：
https://groups.google.com/d/msg/blocks-users/94qKmXzvz0Q/2RwUZYp0t-sJ
其他可能会遇到的问题：
1) 数据在每个Epcoh训练之前有没有进行随机化？
2) 测试阶段如何通过模型参数进行预测？
有两种方式，分别是：
a). sampling: /machine_translation/sampling.py L55 model.get_theano_function()
b). Bleu: /blocks/search.py BeamSearch.search()