由 dawei 在Windows系统上搭建TensorFlow深度学习环境，首先需要安装Python。推荐使用Python 3.7至3.10版本，确保下载与系统位数匹配的安装包。
安装完成后，建议通过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。若需特定版本，可指定如“pip install tensorflow==2.10.0”。
若希望使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库。访问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。
AI绘图结果，仅供参考
安装完成后，可以通过Python脚本验证是否成功。运行“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”查看版本信息，若无报错则表示安装正确。
对于开发环境，推荐使用PyCharm或VS Code等IDE，便于代码编写与调试。安装必要的插件后，可提升开发效率。
如果遇到依赖问题或版本冲突，可以考虑使用虚拟环境（如venv或conda）隔离不同项目，避免全局环境混乱。