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。如果需要特定版本，可以指定如“pip install tensorflow==2.10.0”。

若需使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库。访问NVIDIA官网下载与TensorFlow版本兼容的CUDA Toolkit，并按照指引进行安装。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录中。

AI绘图结果，仅供参考

安装完毕后，可以通过运行简单的Python脚本来验证是否成功。例如，输入“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”，若输出版本号则表示安装正确。

使用虚拟环境可以避免依赖冲突。通过“python -m venv tf_env”创建虚拟环境，激活后在其中安装TensorFlow，有助于管理不同项目的依赖需求。