由 dawei 在Windows系统上配置TensorFlow深度学习环境，需要先安装Python。推荐使用Python 3.7至3.10版本，确保下载与系统位数一致的安装包。
安装完成后，建议通过pip安装TensorFlow。打开命令提示符，输入“pip install tensorflow”即可自动安装CPU版本。若需GPU支持，需额外安装CUDA和cuDNN库。
安装CUDA和cuDNN时，需根据TensorFlow版本选择兼容的CUDA版本。例如，TensorFlow 2.10通常需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1。从NVIDIA官网下载对应版本并解压到指定路径。
配置环境变量是关键步骤。将CUDA和cuDNN的bin目录添加到系统PATH中，确保TensorFlow能够正确识别硬件资源。
安装完成后，可通过Python脚本测试是否成功。运行“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”查看版本信息，若无报错则表示配置完成。
AI绘图结果，仅供参考
若遇到依赖冲突或版本不兼容问题，可尝试使用虚拟环境管理工具如conda或venv，隔离不同项目的依赖关系。