如果您尝试了上面的解决方案，但没有解决问题，可能是因为版本不一致。

我安装了python 3.9，无法用pip安装tensorflow。

然后我卸载了3.9，然后安装了3.8.7，成功…tensorflow支持的最大版本是3.8。X(2021年) 所以，检查你的python版本是否与当前的tensorflow兼容。

似乎有很多原因导致tensorFlow不能通过pip安装。我在windows 10上遇到的一个问题是，我的系统路径中没有支持的cudnn版本。截至目前(2017年12月)，windows上的tensorflow只支持cudnn v6.1。因此，提供cudnn 6.1的路径，如果其他一切都正确，那么应该安装tensorflow。

当我试图在anaconda包中安装tensorflow时，我遇到了同样的错误。 经过一番努力，我终于找到了一种安装任何包都不会出错的简单方法。 首先使用这个命令在anaconda管理员中创建一个环境

conda create -n packages

现在激活环境

activate packages 

试着跑步

pip install tensorflow 

在成功安装之后，我们需要让jupyter notebook可以访问这个环境。 为此，您需要使用这个命令安装一个名为ipykernel的包

pip install ipykernel

安装ipykernel后，输入以下命令

python -m ipykernel install --user --name=packages

运行此命令后，该环境将被添加到jupyter notebook中 就是这样。 只要打开你的jupyter笔记本，点击新的笔记本，你就能看到你的环境。选择该环境并尝试导入tensorflow，如果你想安装任何其他包，只需激活该环境并安装这些包，并在你的jupyter中使用该环境

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

如果你正在使用Anaconda Python安装，pip install tensorflow将给出上面所述的错误，如下所示:

Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

根据TensorFlow安装页面，当运行pip install时，你需要使用——ignore-installed标志。

然而，在此之前，请参阅此链接 确保TF_BINARY_URL变量与你想要安装的TensorFlow版本相关的设置正确。

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。