由 dawei 在Windows系统上搭建TensorFlow深度学习环境，可以使用Python和Anaconda来简化依赖管理。首先需要安装Python，推荐选择Python 3.8或3.9版本，确保安装时勾选“添加到PATH”选项。
接下来安装Anaconda，它提供了一个强大的科学计算环境，包含大量预装的库。安装完成后，可以通过Anaconda Prompt创建一个新的虚拟环境，例如命名为tensorflow_env。
在虚拟环境中，使用pip或conda安装TensorFlow。如果希望使用GPU加速，需安装CUDA和cuDNN，并确保它们的版本与TensorFlow兼容。可以通过命令`pip install tensorflow`进行安装。
安装完成后，可以在Jupyter Notebook或PyCharm中测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入`import tensorflow as tf`并执行`tf.test.is_built_with_cuda()`来确认GPU支持情况。
AI绘图结果，仅供参考
如果遇到依赖冲突或版本问题，可以尝试使用conda创建环境并指定特定版本的TensorFlow。•保持系统和驱动程序的更新有助于避免潜在的兼容性问题。