我也面临着同样的问题。我尝试了下面的方法，它奏效了。 安装Mac OS X, anaconda python 2.7

PIP卸载tensorflow export TF_BINARY_URL=<从http://tflearn.org/installation/>得到正确的url pip install——upgrade $TF_BINARY_URL

安装tensorflow-1.0.0

我也遇到了同样的问题，问题是我使用的AWS机器有ARM处理器!

我必须手动构建张量流

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

对于窗户，这个方法对我很有效，

从这个链接下载车轮。然后从命令行导航到车轮所在的下载文件夹，只需键入以下命令-

PIP安装tensorflow-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

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

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。