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 3.8至3.11版本，确保下载与系统架构匹配的安装包。
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”即可自动安装最新版本。若需指定版本，可使用“pip install tensorflow==2.x.x”。
若使用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，并配置环境变量。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录中。
安装完成后，可通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”查看版本信息。
对于开发工具，推荐使用PyCharm或VS Code。这些IDE支持代码高亮、调试等功能，有助于提高开发效率。
AI绘图结果，仅供参考
如果遇到依赖冲突或版本问题，可以考虑使用虚拟环境。通过“python -m venv env”创建隔离环境，再激活并安装所需包。