由 dawei 
AI绘图结果，仅供参考
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，确保从官网下载安装包并勾选“Add to PATH”选项。
安装完成后，建议使用pip工具安装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的TensorFlow库。
如果希望使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN。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安装目录下的相应文件夹中。
安装完依赖后，可以通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入“import tensorflow as tf”并执行“tf.__version__”，若无报错且显示版本号，则说明安装成功。
为了提升开发体验，可以搭配使用Jupyter Notebook或PyCharm等IDE。这些工具能够提供更友好的代码编写和调试环境。
•保持TensorFlow及相关依赖的更新，定期使用“pip install --upgrade tensorflow”命令进行升级，以获得最新的功能和性能优化。