告诉你具体是什么问题的方法是:

PIP install -vvv tensorflow

这将向您显示可用的轮子文件以及它们不匹配的原因。

如果你执行pip debug -verbose，它会显示所有兼容的标签。

在我的例子中，我试图在一个多通道ubuntu实例的m1 mac上安装tensorflow，而需要https://pypi.org/project/tensorflow-aarch64/

通过勾选“添加python到路径”来安装python Pip3安装——升级https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

这适用于windows 10.0

安装Python 3.5。x64位amd版本。确保将Python添加到PATH变量中。然后打开命令提示符并键入

python -m pip install --upgrade pip

应该会给你以下结果:

 Collecting pip
 Using cached pip-9.0.1-py2.py3-none-any.whl
 Installing collected packages: pip
 Found existing installation: pip 7.1.2
 Uninstalling pip-7.1.2:
 Successfully uninstalled pip-7.1.2
 Successfully installed pip-9.0.1

现在式

 pip3 install --upgrade tensorflow

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。

登录https://pypi.python.org/pypi/tensorflow查看哪些软件包可用。

在撰写本文时，他们还没有提供源包，因此如果没有为您的平台预先构建的源包，则会出现此错误。如果向pip命令行添加-v，您将看到它遍历PyPI上可用的包，并因不兼容而丢弃它们。

你需要在其他地方找到一个预先构建的包，或者根据https://www.tensorflow.org/install/install_sources上的说明从它的源代码编译tensorflow。

他们有充分的理由不为某些平台开发:

缺少一个win32包，因为TensorFlow的依赖项Bazel只支持win64。 对于win64，只支持3.5+，因为早期版本是用不支持c++ 11的编译器编译的。

在Windows 10上，这里的任何东西都不适合我。也许下面的一个更新的解决方案确实对我有用。

Python -m PIP install——升级tensorflow。

这是在Windows 10上使用Python 3.6和tensorflow 1.5