前些天在逛知乎的时候发现了一个好东西，一个非常好用的深度学习云平台——Floyd。它是一个非常便捷的深度学习云计算平台，虽然我前面已经搭建过了GPU版本的tensorflow，但是在速度上还是比不上在云服务器上训练啊。百度floyd后出现了一堆奇怪的东西，就是没有这个网站，我一开始还找了好久，所以为了方便我就把网站的地址贴在下面这里吧。 https://www.floydhub.com/

打开这个网站，你就发现了新大陆。

我们可以看到他的服务宗旨“你专心研究，我们负责环境配置，部署等其它”。

它使用的亚马逊的硬件资源，但是价格却很便宜，学生党完全能够负担的起，而且新注册的用户有好几个小时的免费使用时间，看上去很短，但是用来训练一些小一点的项目也是可以使用一段时间的。我体验了一下floyd，感觉很不错，对一些为配环境感到烦恼的人来说是很大的福音，因为floyd为用户提供了主流框架各个版本的环境，还有一点是一些常用的数据集也有现成的，用户上传的个人用户集也可以共享使用。

这里简述一下使用的流程。

1.首先当然是取注册一个账号。

2.然后安装一个客户端。如果你装了pip，那么就是一句命令的事。

因为我使用的事anaconda，所以我就在anaconda的命令行下面进行安装，成功之后显示如下：

3.接着登录

输入y之后浏览器会自动跳转到下面这个页面

复制这一串身份验证令牌，到终端粘贴，这里要注意的是终端不会显示你复制的身份验证令牌，所以粘贴之后回车就行了，复制之后回到终端右键一下就粘贴好了，如果不确定就右键点击终端的窗口，选择编辑->粘贴就行了。成功之后如下：

之后的运行命令在floyd上都有很详细的解释，运行之后在你的项目之下会出现这两个东西：

运行的时候不知道怎么操作在floyd中也有命令生成器给你参考：

我摸索了几下发现速度真的快了非常多，不过在使用自己的数据集的时候出了一点问题，我的数据集上传了，数据集路径也添加了，但最后还是失败了，不知道为什么，使用floyd还是不太熟练，以后还是要多用几次。

等我顺利使用成功后回来更新这篇博客。

更新来了（2018/5/24）

首先呢，我要收回一下上面的话，那就是速度并没有快很多，而且我记得第一次看的时候好像有免费的GPU使用时间，今天过来一看好像没了，于是就只能用CPU试一下，最后发现和我自己使用笔记本电脑的CPU是并没有太大差别。闲话不多说下面直接开始正文，这次使用的代码是基于卷积神经网络实现的数字识别，一个入门的程序，代码来自于我买的慕课网上的那个课程。

首先：进入代码所在的文件夹后登录floyd，可能我这不和大家不同，我的floyd是装在另一个环境上的，所以我要先启动一下我的环境。

启动我的环境之后登录

然后在floyd的网站上新建一个项目，我就直接演示结果好了，怎么创建看上面没更新之前的文章

创建之后在命令行初始化一下

再然后执行代码

进入到这个url，可以发现他就开始运行了

最后就是我项目的文件夹，像这样：只有一个py文件，其他的都是自动生成的

再最后：

说明一下，就是速度真的没有快多少，不过因为我们是使用的CPU，所以可以理解。但是有一个好处就是在云平台运行的时候你可以不用管它，一段时间后大概运行完了再去看一下就行了。中间的时间你可以去干别的事。

再再最后：

当我试着运行其他复杂一点的程序的时候，发现Python文件之间无法互相调用，目前我只会在上面运行这种只有一个Python程序的例子，如果有两个或三个以上的程序并且程序之间有互相调用的会就会报错，目前还不知道是什么原因。所以我也还没买GPU，等我会用了在花钱吧！！！最后一个最后，等我解决了这个问题，自如的使用这个平台之后呢会在过来更新的。。。