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。

源

我也遇到过同样的问题，我用这个方法解决了:

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl

# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-py2-none-any.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py3-none-any.whl

# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-py3-none-any.whl

加:

# Python 2
(tensorflow)$ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

# Python 3
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

在Docs上找到。

更新!

有新版本的新链接

例如，要在OSX中安装tensorflow v1.0.0，你需要使用:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl

而不是

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl

如果你试图在Windows上安装Anaconda Tensorflow，一个免费的建议是请卸载Anaconda，并从发布页面下载一个64位的Python版本，以amd64结尾。对我来说，它是python-3.7.8-amd64.exe

然后按照Tensorflow官方网站上的说明在虚拟环境中安装Tensorflow。

从今天开始，如果还有人想知道， Python >= 3.9也会导致同样的问题 卸载python 3.9，然后安装3.8，应该会解决这个问题

为了解决这个错误，你可能需要先升级pip，然后安装TensorFlow，如下所示

# Requires the latest pip
pip install --upgrade pip

# Current stable release for CPU and GPU
pip install tensorflow

如果你使用蟒蛇提示，那么试试这个

conda install -c anaconda tensorflow-gpu

以下是我为Windows 10所做的!我也没有打扰之前的Python 2.7安装

步骤1:从链接安装Windows x86-64可执行安装程序: https://www.python.org/downloads/release/python-352/

步骤2:以管理员身份打开cmd

步骤3:输入以下命令:

pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

您应该看到它可以正常工作，如下图所示，我还尝试了示例示例。