Floyd是一個可以免費使用的GPU平臺，雖然有時候很慢，但是對於我們新手已經足夠了。下面直接講如何安裝。
首先Floyd的網址：Floydhub首頁，註冊這些不談。
然後在自己電腦調出命令行窗口，輸入如下兩行代碼，並根據提示輸入密碼完成安裝和登錄。
$ pip install -U floyd-cli
$ floyd login -u [username]然後你就可以把你寫好的代碼拿來放到平臺上跑了。首先floyd初始化一下要跑的代碼文件。這裏我選用官方提供的示例文件作爲例程。
$ cd .\tensorflow-notebooks-examples\3_NeuralNetworks\$ floyd init .\convolutional_network.ipynb然後就會彈窗，到瀏覽器中配置project屬性，如圖
或者你也可以用init鏈接到已有的project中，比如
floyd init imewis12/convolutional_networkipynb
完成連接之後，就可以運行了，floyd支持非常多的選項，包括使用CPU還是GPU，使用jupytor notebook還是使用command，使用pytorch，tensorfl
ow還是keras等等，配置詳見附錄。其中這些環境都是預先安裝好的，這個非常方便。下面我們演示下GPU下如何在tensorflow下運行仿真。
1.使用jupytor notebook
notebook我們之前就介紹過，可以說非常強大且方便，floyd強大的地方就在於他支持notebook的ipynb輸入，這簡直是新手的福音啊。這裏我們使用GPU和tensorflow，不使用tensorboard來進行仿真，數據集爲minst。
$ floyd run --gpu --mode jupyter --env tensorflow-1.3這裏--gpu指定了運行平臺，你也可以使用--cpu（不過用cpu我還用這個幹嗎。。。。。。）。--mode後跟的是文件格式（--jupyter，command）。--env後面跟的是環境框架。
然後，我出現了驗證郵箱的問題，不知道爲什麼我沒有收到驗證郵件，sigh，所以後面暫時沒法給大家展示實驗結果了，大家如果沒有和我一樣的問題，做到這裏應該就可以了，總之是非常好用的一個平臺。
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最近又看到了一個supervessel雲平臺，竟然是公益性質的！先告訴大家，我這兩天試試效果。