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至3.10版本，确保下载与系统位数匹配的安装包。

安装完成后，建议通过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稳定版。若需特定版本，可指定如“pip install tensorflow==2.10.0”。

AI绘图结果，仅供参考

若使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库。从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照指引完成安装。同时，将cuDNN文件复制到CUDA安装目录下的bin文件夹中。

安装完成后，可通过Python脚本验证是否成功。运行“import tensorflow as tf; print(tf.__version__)”查看版本信息，若无报错则表示安装正常。

为了提升开发效率，推荐安装Jupyter Notebook或PyCharm等工具。这些工具支持代码调试、可视化等功能，有助于快速进行模型训练与测试。

注意，部分系统可能因防火墙或网络问题导致下载缓慢。可尝试使用国内镜像源，如“pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple”。