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

如果你试图在Windows上安装Anaconda Tensorflow，一个免费的建议是请卸载Anaconda，并从发布页面下载一个64位的Python版本，以amd64结尾。对我来说，它是python-3.7.8-amd64.exe

然后按照Tensorflow官方网站上的说明在虚拟环境中安装Tensorflow。

更新时间:2016年11月28日:TensorFlow现在可以在PyPI中使用，从0.12版本开始。你可以打字

pip install tensorflow

…或…

pip install tensorflow-gpu

.．.分别安装TensorFlow的cpu加速版或gpu加速版。

之前的回答:TensorFlow还没有在PyPI存储库中，所以你必须为你的操作系统和Python版本指定适当的“轮子文件”的URL。

TensorFlow网站上列出了支持的配置的完整列表，但例如，要在Linux上仅使用CPU安装Python 2.7的0.10版本，您将键入以下命令:

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

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

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

如果您尝试了上面的解决方案，但没有解决问题，可能是因为版本不一致。

我安装了python 3.9，无法用pip安装tensorflow。

然后我卸载了3.9，然后安装了3.8.7，成功…tensorflow支持的最大版本是3.8。X(2021年) 所以，检查你的python版本是否与当前的tensorflow兼容。