在Windows系统上搭建TensorFlow深度学习环境，首先需要确保系统满足基本要求。推荐使用Windows 10或更高版本，并安装Python 3.7至3.10之间的稳定版本。

安装Python后，建议通过官方安装包进行安装，同时勾选“将Python添加到系统PATH”选项，以便在命令行中直接调用Python和pip工具。

AI绘图结果，仅供参考

接下来，可以通过pip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，需安装对应的CUDA和cuDNN库。从NVIDIA官网下载与TensorFlow版本兼容的CUDA Toolkit和cuDNN，并按照官方指南完成安装。

安装完成后，可以在Python环境中导入TensorFlow以验证是否成功。运行“import tensorflow as tf”并执行“tf.__version__”，输出版本信息即表示安装正确。

为了提升开发体验，可选择使用Jupyter Notebook或PyCharm等IDE进行代码编写和调试。这些工具能够提供更友好的界面和更强大的功能支持。