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，确保从官网下载并安装。安装过程中请勾选“Add Python to PATH”选项，以便后续操作更便捷。
安装完Python后，建议使用pip安装TensorFlow。可以通过命令行输入“pip install tensorflow”来完成安装。如果希望使用GPU加速，需安装对应的CUDA和cuDNN库，并选择与TensorFlow版本兼容的版本进行安装。
若遇到依赖问题或版本冲突，可以考虑使用虚拟环境。通过“python -m venv tf_env”创建一个独立的虚拟环境，再激活该环境进行安装，有助于避免全局环境的混乱。
安装完成后，可以通过运行简单的代码测试TensorFlow是否正常工作。例如，输入“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”查看版本信息，或执行“tf.test.is_gpu_available()”确认GPU是否可用。
AI绘图结果，仅供参考
配置好环境后，可以开始使用Jupyter Notebook或PyCharm等工具进行深度学习项目的开发。确保所有依赖库都已正确安装，并定期更新TensorFlow以获取最新的功能和性能优化。