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到3.10版本，确保从官网下载并安装。安装时勾选“Add Python to PATH”选项，以便后续操作更方便。
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”进行安装。如果需要GPU支持，可以安装“tensorflow-gpu”包，但需提前安装CUDA和cuDNN库。
如果遇到依赖问题，可以考虑使用虚拟环境来管理项目。通过“python -m venv tf_env”创建虚拟环境，激活后使用pip安装TensorFlow，避免与其他项目冲突。
安装完成后，可以通过运行简单的代码测试是否成功。例如，输入“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”，如果输出版本号则表示安装正确。
AI绘图结果，仅供参考
配置过程中可能会遇到各种错误，如缺少DLL或版本不兼容。此时应检查Python版本、CUDA版本是否匹配，并参考TensorFlow官方文档进行排查。
使用Jupyter Notebook或PyCharm等工具可以更方便地进行深度学习开发。这些工具提供了交互式编程环境，便于调试和可视化模型训练过程。