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到3.10之间的版本，确保与TensorFlow的兼容性。
安装完Python后，建议通过pip安装TensorFlow。可以使用命令`pip install tensorflow`来安装CPU版本，如果需要GPU支持，则应安装`tensorflow-gpu`，并确保已安装CUDA和cuDNN库。
安装过程中可能会遇到依赖冲突或版本不兼容的问题。此时可以考虑使用虚拟环境，如venv或conda，来隔离不同项目的依赖，避免全局环境混乱。
AI绘图结果，仅供参考
安装完成后，可以通过运行简单的代码测试是否安装成功。例如，导入tensorflow并打印版本号，或者运行一个简单的模型来验证功能。
对于需要GPU加速的用户，需额外安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN，并确保它们的版本与TensorFlow版本匹配。这一步可能较为复杂，建议参考官方文档进行操作。
•保持环境更新有助于获取最新的功能和修复潜在问题。定期使用`pip upgrade tensorflow`进行升级，并关注TensorFlow的官方博客和社区动态。