Floyd是一个可以免费使用的GPU平台，虽然有时候很慢，但是对于我们新手已经足够了。下面直接讲如何安装。
首先Floyd的网址：Floydhub首页，注册这些不谈。
然后在自己电脑调出命令行窗口，输入如下两行代码，并根据提示输入密码完成安装和登录。
$ pip install -U floyd-cli
$ floyd login -u [username]然后你就可以把你写好的代码拿来放到平台上跑了。首先floyd初始化一下要跑的代码文件。这里我选用官方提供的示例文件作为例程。
$ cd .\tensorflow-notebooks-examples\3_NeuralNetworks\$ floyd init .\convolutional_network.ipynb然后就会弹窗，到浏览器中配置project属性，如图
或者你也可以用init链接到已有的project中，比如
floyd init imewis12/convolutional_networkipynb
完成连接之后，就可以运行了，floyd支持非常多的选项，包括使用CPU还是GPU，使用jupytor notebook还是使用command，使用pytorch，tensorfl
ow还是keras等等，配置详见附录。其中这些环境都是预先安装好的，这个非常方便。下面我们演示下GPU下如何在tensorflow下运行仿真。
1.使用jupytor notebook
notebook我们之前就介绍过，可以说非常强大且方便，floyd强大的地方就在于他支持notebook的ipynb输入，这简直是新手的福音啊。这里我们使用GPU和tensorflow，不使用tensorboard来进行仿真，数据集为minst。
$ floyd run --gpu --mode jupyter --env tensorflow-1.3这里--gpu指定了运行平台，你也可以使用--cpu（不过用cpu我还用这个干吗。。。。。。）。--mode后跟的是文件格式（--jupyter，command）。--env后面跟的是环境框架。
然后，我出现了验证邮箱的问题，不知道为什么我没有收到验证邮件，sigh，所以后面暂时没法给大家展示实验结果了，大家如果没有和我一样的问题，做到这里应该就可以了，总之是非常好用的一个平台。
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最近又看到了一个supervessel云平台，竟然是公益性质的！先告诉大家，我这两天试试效果。