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”即可自动下载并安装CPU版本。如果需要GPU支持，需额外安装CUDA和cuDNN库。
安装CUDA和cuDNN时，需根据TensorFlow版本选择合适的CUDA版本。例如，TensorFlow 2.10需要CUDA 11.2和cuDNN 8.1。从NVIDIA官网下载对应版本，并按照说明进行安装。
安装完成后，可以通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。输入“import tensorflow as tf”并执行“tf.__version__”，输出版本号表示安装成功。
若遇到依赖问题或版本冲突，可以考虑使用虚拟环境，如venv或conda来隔离不同项目的依赖。这有助于避免全局环境的混乱。
AI绘图结果，仅供参考
配置好TensorFlow后，可以开始编写深度学习代码。建议使用Jupyter Notebook或PyCharm等工具提升开发效率。