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 3.8至3.11版本，确保从官方站点下载安装包，并勾选“添加到PATH”选项。
安装完成后，建议使用pip工具安装TensorFlow。打开命令提示符，输入“pip install tensorflow”即可自动下载并安装最新稳定版。如果需要特定版本，可以在命令中指定，例如“pip install tensorflow==2.10.0”。
若需使用GPU加速，需安装NVIDIA CUDA Toolkit和cuDNN库。访问NVIDIA官网下载对应版本的CUDA工具包，并按照指引完成安装。同时，确保显卡驱动已更新至兼容版本。
安装完CUDA后，还需安装对应的cuDNN库。下载与CUDA版本匹配的cuDNN文件，并将其解压后复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中。
完成上述步骤后，可以运行简单的测试代码验证TensorFlow是否正常工作。例如导入tensorflow模块并打印版本信息，确认无报错即表示环境配置成功。
AI绘图结果，仅供参考
如果遇到依赖冲突或版本不兼容问题，可考虑使用虚拟环境管理工具如venv或conda来隔离不同项目的依赖，避免系统全局环境混乱。