本文介绍了深度学习云平台FloydHub的使用体验，包括快速注册、安装客户端、项目运行流程。FloydHub提供预配置的环境和数据集，适合解决环境配置难题。然而，实际使用中速度并未显著提升，且在处理复杂项目时存在Python文件间调用问题。作者建议在选择云服务器时考虑平台适应性。
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。 FloydHub Blog
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：
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