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，确保从官网下载并安装。安装过程中请勾选“将Python添加到系统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。若需安装特定版本，可使用“pip install tensorflow==2.x.x”命令。

AI绘图结果，仅供参考

若希望使用GPU加速计算，需额外安装CUDA和cuDNN库。根据TensorFlow版本要求，下载对应版本的CUDA Toolkit和cuDNN，并按照官方文档进行配置。安装后，可通过Python代码“import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices(‘GPU’))”验证GPU是否可用。

为了提升开发体验，可以安装Jupyter Notebook或PyCharm等集成开发环境。这些工具能够帮助更高效地编写和调试深度学习代码。

完成以上步骤后，即可开始使用TensorFlow进行模型训练和部署。遇到问题时，可参考TensorFlow官方文档或社区论坛寻求帮助。