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

当我试图在我的Mac上安装(使用Python 2.7)时，我遇到了同样的错误。根据Yash Kumar Verma在本页上的不同回答，我在这里给出的类似解决方案似乎也适用于Windows 8.1上的Python 3

解决方案

第一步:进入TensorFlow安装页面的TensorFlow Python包的URL部分，复制相关链接的URL用于您的Python安装。

第二步:打开终端/命令提示符，执行以下命令: PIP install -upgrade[在这里粘贴复制的url链接]

所以对我来说是这样的: PIP安装——升级https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.0-py2-none-any.whl

更新(2017年7月21日):我和其他一些在Windows机器上运行Python 3.6的人尝试了这一点，他们必须将第2步中的行更改为: Python -m PIP install[在这里粘贴复制的url链接]

更新(2018年7月26日):对于Python 3.6.2(不是3.7，因为在TF文档中的3.6.2中)，您还可以在步骤2中使用pip3 install——upgrade[粘贴复制的URL]。

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。

在Mac OS X Yosemite 10.10.5上使用Python 2.7对我来说是有效的:

sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

使用Git更容易，他们提供了网站上的方法，但链接访问可能不是很重要，你可以从中读取

引用https://www.tensorflow.org/install/source_windows

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

我的Python版本是3.9.7。我也使用Windows 10，要求如下:

1. Microsoft C++ Retribution installed from Microsoft Visual Studio that matches with x64bits as required in the list.

1.1 Microsoft Visual C++ 2012 Redistribution ( x64 ) and updates    
1.2 Microsoft Visual C++ 2013 Redistributable (x64) - 12.0.40664
1.3 Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable (x64) - 14.29.30133
1.4 vs_community__1795732196.1624941787.exe updates

2. Python and AI learning 
tensorboard                2.6.0
tensorboard-data-server    0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.5.0
tensorboard-plugin-wit     1.8.0
***tensorflow                 2.6.0
tensorflow-datasets        4.4.0
tensorflow-estimator       2.6.0
***tensorflow-gpu             2.6.0
tensorflow-hub             0.12.0
tensorflow-metadata        1.2.0
tensorflow-text            2.6.0
***PyOpenGL                   3.1.5
pyparsing                  2.4.7
python-dateutil            2.8.2
python-slugify             5.0.2
python-speech-features     0.6
PyWavelets                 1.1.1
PyYAML                     5.4.1
scikit-image               0.18.3
scikit-learn               1.0.1
***gym                        0.21.0

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