由 dawei 在Windows系统上搭建TensorFlow深度学习环境，首先需要确保系统满足基本要求。推荐使用Windows 10或更高版本，并安装64位操作系统。同时，确保系统已安装Python 3.7至3.10之间的版本，因为TensorFlow对Python版本有明确支持。
AI绘图结果，仅供参考
安装Python后，建议通过Anaconda来管理环境，这样可以避免不同项目间的依赖冲突。下载并安装Anaconda后，打开Anaconda Prompt，创建一个新的虚拟环境，例如命名为tensorflow_env。
激活新建的虚拟环境后，可以通过pip或conda安装TensorFlow。使用pip安装时，直接输入命令`pip install tensorflow`即可完成安装。如果希望使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库，并确保版本与TensorFlow兼容。
安装完成后，可以在Python中导入TensorFlow测试是否成功。输入`import tensorflow as tf`并运行，若无报错且输出版本信息，则说明环境配置正确。
对于需要图形界面的开发，可以搭配Jupyter Notebook或PyCharm等工具进行代码编写和调试。这些工具能够提供更友好的开发体验，提升工作效率。