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或3.9版本，确保从官网下载安装包并勾选“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版本的TensorFlow。若需指定版本，可使用“pip install tensorflow==2.x.x”。

若希望使用GPU加速，需安装NVIDIA CUDA和cuDNN库。从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照指引完成安装。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录中。

安装完CUDA和cuDNN后，再次通过pip安装TensorFlow GPU版本，命令为“pip install tensorflow-gpu”。确保系统中已安装合适的显卡驱动程序。

配置完成后，可以通过Python运行简单代码测试是否安装成功。例如，输入“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”，若无报错且输出版本号，则说明环境配置正确。

AI绘图结果，仅供参考

使用虚拟环境可以避免依赖冲突。推荐使用conda或venv创建独立环境，安装TensorFlow时仅在该环境中操作，保持系统环境整洁。