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匹配的安装包。
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。如果需要GPU支持，需额外安装CUDA和cuDNN库。
安装GPU支持时，需确认显卡驱动已更新至最新版本，并根据TensorFlow版本要求安装对应的CUDA Toolkit和cuDNN。这些文件可以从NVIDIA官网下载并解压到指定路径。
环境变量配置是关键步骤。将CUDA和cuDNN的bin目录添加到系统PATH中，确保TensorFlow能正确识别硬件资源。
安装完毕后，可以通过Python脚本测试是否成功。运行“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”查看版本信息，若无报错则表示安装正常。
AI绘图结果，仅供参考
使用虚拟环境可以避免依赖冲突。推荐使用conda或venv创建独立环境，隔离不同项目的依赖库。
配置过程中如遇问题，可参考TensorFlow官方文档或社区论坛，通常能找到解决方案。