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，确保下载时选择与系统兼容的安装包，并勾选“将Python添加到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。如果需要特定版本，可以使用“pip install tensorflow==2.x.x”指定版本号。
如果希望使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库。从NVIDIA官网下载与TensorFlow版本匹配的CUDA Toolkit，并按照官方指南进行安装。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录中。
安装完成后，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.test.is_gpu_available()”，若返回True则表示GPU支持已成功启用。
AI绘图结果，仅供参考
对于开发环境，推荐使用Jupyter Notebook或PyCharm等IDE，方便代码编写和调试。这些工具能够提升开发效率，并提供交互式编程体验。