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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，确保从官网下载并安装。安装时请勾选“Add Python to PATH”选项，以便后续操作更方便。
AI绘图结果，仅供参考
安装完Python后，建议使用pip工具安装TensorFlow。打开命令提示符，输入“pip install tensorflow”即可开始安装。如果网络较慢，可以考虑使用国内镜像源，例如“pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”。
如果需要使用GPU加速，需安装CUDA和cuDNN库。这一步较为复杂，需根据显卡型号选择合适的版本。安装完成后，还需确认TensorFlow是否成功识别到GPU，可通过运行“import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))”进行验证。
除了直接安装TensorFlow，也可以使用虚拟环境来管理依赖。通过conda或venv创建独立环境，避免不同项目间的版本冲突。例如，使用“python -m venv tf_env”创建环境，再激活后安装TensorFlow。
配置完成后，可以通过编写简单的代码测试环境是否正常。例如，运行“print(tf.__version__)”查看版本信息，或执行一个简单的张量运算验证功能。
