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在Windows系统上搭建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一致的安装包。
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”即可自动安装CPU版本。若需GPU支持，需先安装CUDA Toolkit和cuDNN，并使用“pip install tensorflow-gpu”进行安装。
AI绘图结果，仅供参考
安装过程中可能会遇到依赖冲突或版本不兼容的问题。此时可尝试使用虚拟环境，如conda或venv，隔离不同项目的依赖库，避免系统环境混乱。
安装完成后，可通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入“import tensorflow as tf”并执行“tf.__version__”，输出版本号表示安装成功。
若使用GPU版本，需确认NVIDIA驱动已正确安装，并且CUDA和cuDNN版本与TensorFlow要求匹配。否则可能无法调用GPU加速。
整体流程较为简洁，但需注意系统环境配置细节。对于初学者，建议从CPU版本开始，熟悉后再升级到GPU版本。
