如果你试图在anaconda中安装tensorflow，但它不起作用，那么你可能需要降级python版本，因为只有3.6。目前支持X，而anaconda有最新版本。

检查python版本:python——version 如果>版本为3.6. exe。X则按照步骤3，否则停止，问题可能在其他地方 Conda搜索python Conda install python=3.6.6 再次检查版本:python——version 如果版本正确，安装tensorflow(步骤7) PIP安装tensorflow

目前PIP没有32位版本的tensorflow，当我卸载python 32位并安装x64时，它可以工作

更新时间:2016年11月28日:TensorFlow现在可以在PyPI中使用，从0.12版本开始。你可以打字

pip install tensorflow

…或…

pip install tensorflow-gpu

.．.分别安装TensorFlow的cpu加速版或gpu加速版。

之前的回答:TensorFlow还没有在PyPI存储库中，所以你必须为你的操作系统和Python版本指定适当的“轮子文件”的URL。

TensorFlow网站上列出了支持的配置的完整列表，但例如，要在Linux上仅使用CPU安装Python 2.7的0.10版本，您将键入以下命令:

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

如果你的命令pip install——upgrade tensorflowcompililes，那么你的tensorflow版本应该是最新的。我个人更喜欢用水蟒。tensorflow可以简单地安装和升级:

 conda install -c conda-forge tensorflow  # to install
 conda upgrade -c conda-forge tensorflow  # to upgrade

另外，如果你想用你的GPU使用它，你有一个简单的安装:

 conda install -c anaconda tensorflow-gpu

我已经用了一段时间了，从来没有任何问题。

如果你最近遇到了这个问题(比如，在2018年Python 3.7发布之后)，这很可能是由于tensorflow方面缺乏Python 3.7支持造成的。如果您不介意，可以尝试使用Python 3.6。你可以从https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20444上找到一些技巧，但使用它们的风险由你自己承担。我使用了harpone建议的方法——首先下载Python 3.6的tensorflow wheel，然后手动重命名它……

cp tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl tensorflow-1.11.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install tensorflow-1.11.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

好消息是，已经有了3.7支持的pull请求。希望能尽快发布。

唯一对我有用的是使用Ananconda并使用conda create -n tensorflow python=3.5创建一个新的conda env，然后使用activate tensorflow激活，最后使用conda install -c conda-forge tensorflow。

这可以解决我遇到的每个问题，包括ssl certs，代理设置，并且不需要管理员访问。需要注意的是，这并不是由tensorflow团队直接支持的。

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