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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“Add to 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稳定版。若需特定版本，可指定如“pip install tensorflow==2.10.0”。
若希望使用GPU加速，需额外安装CUDA和cuDNN库。访问NVIDIA官网下载与TensorFlow版本兼容的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
安装完毕后，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确。
对于开发环境，推荐使用Jupyter Notebook或PyCharm等工具。这些平台支持交互式编程，便于调试和测试模型。•可考虑使用虚拟环境管理依赖，避免版本冲突。
