在Windows系统上搭建TensorFlow深度学习环境，可以借助Anaconda来简化依赖管理。安装Anaconda后，可以通过创建虚拟环境来隔离不同项目的依赖。
AI绘图结果，仅供参考
打开Anaconda Prompt，使用命令`conda create -n tf_env python=3.9`创建一个名为tf_env的虚拟环境，并指定Python版本。激活该环境后，可以安装TensorFlow。
安装TensorFlow时，可以选择CPU版本或GPU版本。若使用GPU加速，需确保已安装NVIDIA驱动和CUDA工具包。通过`pip install tensorflow`可安装CPU版本，而GPU版本则需使用`pip install tensorflow-gpu`。
安装完成后，可在Jupyter Notebook或Python脚本中导入TensorFlow验证是否安装成功。例如，运行`import tensorflow as tf`并执行`tf.__version__`查看版本信息。
若遇到依赖冲突，可尝试更新pip或使用conda进行安装。保持环境整洁有助于避免不必要的问题，建议定期清理不再使用的虚拟环境。