我正在尝试使用pip安装TensorFlow:

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

我做错了什么?到目前为止,我使用Python和pip没有任何问题。


当前回答

你需要一个64位版本的Python,在你的情况下,你使用的是32位版本。到目前为止,Tensorflow只支持64位版本的Python 3.5。X和3.8。Windows操作系统。请参阅安装文档以了解当前支持的内容

要检查您正在运行的Python版本,输入Python或python3启动解释器,然后输入import struct;print(struct.calcsize("P") * 8),这将打印32或64来告诉您正在运行的Python的比特版本。

评论:

要下载不同版本的Windows Python,请访问python.org/downloads/windows并向下滚动,直到看到以“64”结尾的版本。这将是64位版本,应该与张量流一起工作

其他回答

我在conda上安装了tensorflow,但似乎在windows上不起作用,但最终这个命令在cmd上可以正常工作。

 python.exe -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

我可以在我的Mac上安装tensorflow-macos和tensrflow-metal

$ python -m pip install -U pip
$ pip install tensorflow-macos
$ pip install tensorflow-metal

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]。

2019年更新: 为了在谷歌Colab中安装TensorFlow 2预览版,您可以使用:

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
!apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda
!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview

为了安装TensorFlow 2 bye pip,你可以使用: 为GPU安装tf-night - GPU -2.0-preview PIP安装tf-night -2.0-preview CPU。

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。