由 dawei 
AI绘图,仅供参考
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，确保下载时选择与系统匹配的安装包，并勾选“将Python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版本的TensorFlow。如果需要特定版本，可以指定如“pip install tensorflow==2.10.0”。
如果使用GPU加速计算，需额外安装CUDA和cuDNN库。从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照安装向导完成安装。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中。
安装完毕后，可以通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入import tensorflow as tf，并执行tf.test.is_built_with_cuda()，若返回True则表示GPU支持已成功启用。
对于开发环境，推荐使用PyCharm或VS Code等IDE，它们支持代码高亮、调试等功能，提升开发效率。同时，可安装Jupyter Notebook用于交互式编程和快速验证模型。