由 dawei 在Windows系统上配置TensorFlow深度学习环境，首先需要安装Python。推荐使用Python 3.7至3.10版本，确保下载的安装包与系统架构匹配。安装时建议勾选“将Python添加到系统PATH”选项，以便后续操作更方便。
安装完Python后，可以使用pip工具安装TensorFlow。打开命令提示符，输入“pip install tensorflow”即可开始安装。如果网络较慢，可以考虑使用国内镜像源，例如“pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”。
AI绘图结果，仅供参考
安装完成后，可以通过运行简单的代码验证是否安装成功。例如，输入“import tensorflow as tf”并执行“print(tf.__version__)”，若输出版本号则说明安装正确。如果遇到错误，需检查Python环境变量或重新安装。
对于需要GPU加速的用户，需额外安装CUDA和cuDNN库。这一步较为复杂，建议参考NVIDIA官方文档进行安装，并确保版本与TensorFlow兼容。安装完成后，再次测试以确认GPU是否被正确识别。
配置好TensorFlow环境后，可以使用Jupyter Notebook或PyCharm等工具进行深度学习开发。这些工具提供了更友好的交互界面，有助于提高开发效率。