对于pyCharm用户:

检查pip版本: pip3 - v 如果pip大于9.0.1: Py -3 -m PIP install——升级PIP 然后: Py -3 -m PIP install——upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

来自tensorflow网站:“你需要pip 8.1或更高版本才能运行以下命令”。运行这个命令来升级你的pip，然后尝试再次安装tensorflow:

pip install --upgrade pip

如果你的命令pip install——upgrade tensorflowcompililes，那么你的tensorflow版本应该是最新的。我个人更喜欢用水蟒。tensorflow可以简单地安装和升级:

 conda install -c conda-forge tensorflow  # to install
 conda upgrade -c conda-forge tensorflow  # to upgrade

另外，如果你想用你的GPU使用它，你有一个简单的安装:

 conda install -c anaconda tensorflow-gpu

我已经用了一段时间了，从来没有任何问题。

从今天开始，如果还有人想知道， Python >= 3.9也会导致同样的问题 卸载python 3.9，然后安装3.8，应该会解决这个问题

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。