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

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。

这个问题有很多种答案。这个答案旨在概括一组答案:

可能没有一个TensorFlow版本与你的Python版本兼容。如果您使用的是Python的新版本，这一点尤其正确。例如，在Python的新版本发布和该版本的Python的TensorFlow发布之间可能会有延迟。

在这种情况下，我相信你的选择是:

升级或降级到不同版本的Python。(虚拟环境很好，例如conda install python=3.6) 选择与你的python版本兼容的特定版本的tensorflow，例如，如果你仍在使用python3.4: pip install tensorflow==2.0 从源代码编译TensorFlow。 等待一个与你的Python版本兼容的TensorFlow的新版本。

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。

你可以试试这个

pip install --upgrade 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