在创建tensorflow虚拟环境时，需要注意以下几点：

确保安装了适当的Python版本：TensorFlow支持的Python版本可能会有所不同，因此在创建虚拟环境之前，请确保您安装了TensorFlow所支持的Python版本。

使用虚拟环境工具：建议使用虚拟环境工具如virtualenv或conda来创建和管理虚拟环境。这样可以保持环境的干净和隔离，并避免与现有系统环境产生冲突。

安装TensorFlow和相关依赖：在虚拟环境中安装TensorFlow及其相关依赖包，以确保您能够顺利地运行TensorFlow程序。

使用GPU支持：如果您的机器支持GPU加速，可以在虚拟环境中安装相应的GPU版本的TensorFlow，以获得更好的性能。

更新和管理环境：定期更新虚拟环境中的软件包，以确保您始终使用最新版本的TensorFlow和相关工具。

总的来说，创建TensorFlow虚拟环境时需要注意版本兼容性、环境隔离、依赖管理等方面，以确保您能够顺利地使用TensorFlow进行开发和训练。