Windows系统TensorFlow深度学习环境配置教程

安装TensorFlow之前，需要确保系统满足基本要求。Windows系统推荐使用Windows 10或更高版本，并且需要安装Python 3.7到3.10之间的版本。

分析图由AI辅助，仅供参考

下载并安装Python时，建议勾选“Add Python to PATH”选项，这样可以在命令行中直接使用python命令。安装完成后，可以通过命令提示符输入python --version验证是否安装成功。

接下来，建议使用pip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。

安装完成后，可以创建一个简单的Python脚本来测试TensorFlow是否正常工作。例如，输入import tensorflow as tf，然后运行tf.constant(\"Hello, TensorFlow!\")，输出结果应为“Hello, TensorFlow!”。

如果需要使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库。这需要根据显卡型号选择合适的版本，并确保与TensorFlow版本兼容。安装后，通过tf.config.list_physical_devices('GPU')可以查看GPU是否被正确识别。

配置环境时，也可以使用虚拟环境来隔离不同项目的依赖。例如，使用venv或conda创建独立的环境，避免全局环境混乱。

（编辑：开发网_商丘站长网）

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