由 dawei 在Windows系统上安装TensorFlow需要先确保系统满足基本要求。建议使用Windows 10或更高版本，并确保已安装Python 3.7至3.10之间的版本。
安装Python时，务必勾选“将Python添加到系统PATH”选项，这样可以在命令行中直接调用Python和pip工具。
推荐使用虚拟环境来管理TensorFlow的依赖，可以使用venv模块创建独立的环境。例如，运行“python -m venv tf_env”创建一个名为tf_env的虚拟环境。
激活虚拟环境后，使用pip安装TensorFlow。可以通过“pip install tensorflow”命令安装CPU版本，或者使用“pip install tensorflow-gpu”安装支持GPU的版本。
如果选择安装GPU版本，还需要额外安装CUDA Toolkit和cuDNN库，并确保它们与TensorFlow版本兼容。这些组件通常需要从NVIDIA官网下载并正确配置。
AI绘图结果，仅供参考
安装完成后，可以在Python中导入TensorFlow测试是否成功。运行“import tensorflow as tf”并执行“print(tf.__version__)”查看版本信息。
若遇到依赖冲突或版本不兼容问题，可尝试使用“pip install --upgrade tensorflow”进行升级，或检查系统环境变量是否设置正确。