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，确保下载时选择与系统兼容的安装包，并勾选“将Python添加到系统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，可以使用“pip install tensorflow==2.x.x”指定版本号。
如果希望使用GPU加速，需额外安装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安装目录下的相应文件夹中。
安装完成后，可以通过运行简单的代码测试TensorFlow是否正常工作。例如，输入“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”来确认版本信息，或执行“tf.test.is_gpu_available()”检查GPU是否可用。
AI绘图结果，仅供参考
为了提升开发体验，可考虑安装Jupyter Notebook或PyCharm等集成开发环境。这些工具能够提供更友好的界面和调试功能，方便进行深度学习模型的开发与测试。