由 dawei 在Windows系统上搭建TensorFlow深度学习环境，可以使用Anaconda来简化依赖管理。•从Anaconda官网下载并安装适合Windows的Python版本。
AI绘图结果，仅供参考
安装完成后，打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境。例如，输入命令“conda create -n tf_env python=3.9”，然后根据提示确认安装。
激活新创建的环境，使用命令“conda activate tf_env”。此时，环境中仅包含基础的Python和Conda工具，需要进一步安装TensorFlow。
通过pip安装TensorFlow，运行“pip install tensorflow”。如果网络较慢，可以添加国内镜像源，如“pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”。
安装完成后，可以通过Python脚本测试是否成功。输入“python”进入交互模式，然后输入“import tensorflow as tf”并运行“tf.__version__”查看版本信息。
如果遇到兼容性问题，可以尝试安装特定版本的TensorFlow，例如“pip install tensorflow==2.10.0”。同时，确保CUDA和cuDNN的版本与TensorFlow兼容，以支持GPU加速。