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，确保从官网下载安装包并勾选“添加到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。

如果需要使用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安装目录中。

AI绘图结果，仅供参考

安装完依赖库后，可以通过Python脚本测试TensorFlow是否正常运行。例如，输入“import tensorflow as tf”并执行“tf.test.is_gpu_available()”，若返回True则表示GPU支持已成功启用。

为了提升开发效率，可选择使用Jupyter Notebook或PyCharm等集成开发环境。这些工具能提供更友好的代码编写和调试界面。

若在安装过程中遇到问题，可参考TensorFlow官方文档或社区论坛寻求帮助。通常，错误信息会提示具体原因，如版本不兼容或路径配置错误。