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之间的版本，确保兼容性。可以从Python官网下载安装包，并在安装过程中勾选“Add Python to PATH”选项。

安装完成后，建议使用pip来管理Python包。打开命令提示符，输入“python –version”确认Python已正确安装。接着，可以使用“pip install –upgrade pip”更新pip工具。

安装TensorFlow时，可以选择CPU版本或GPU版本。如果使用GPU加速，需先安装NVIDIA CUDA和cuDNN库，且确保显卡驱动与CUDA版本兼容。通过“pip install tensorflow”可安装CPU版本，而“pip install tensorflow-gpu”则用于GPU版本。

安装完成后，可以通过Python脚本测试TensorFlow是否运行正常。例如，输入“import tensorflow as tf”并执行“tf.__version__”，若无报错且输出版本号，则说明安装成功。

AI绘图结果，仅供参考

若遇到依赖问题，可尝试使用虚拟环境如venv或conda来隔离不同项目的依赖。这有助于避免全局环境的冲突，并提高开发效率。