我在conda上安装了tensorflow，但似乎在windows上不起作用，但最终这个命令在cmd上可以正常工作。

 python.exe -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

如果你试图在windows机器上安装它，你需要有64位版本的python 3.5。这是真正安装它的唯一方法。来自网站:

TensorFlow仅支持Windows上的64位Python 3.5。我们已经用以下Python发行版测试了pip包: Anaconda的Python 3.5 Python 3.5来自python.org。

你可以从这里下载合适的python版本(确保你选择了一个写着“Windows x86-64”的版本)

现在，您应该能够使用pip install tensorflow或python -m pip install tensorflow进行安装(如果同时安装了python2和python3，请确保您使用的是从python3安装的正确pip)

请记住安装Anaconda 3-5.2.0作为最新版本，即3-5.3.0，包含Tensorflow不支持的python 3.7版本。

按照以下步骤安装tensorflow和keras:

从https://repo.anaconda.com/archive/下载python 3.6附带的Anaconda3-5.2.0 安装Anaconda并打开Anaconda提示符并执行以下命令 Conda安装jupyter Conda安装scipy PIP安装sklearn PIP安装msgpack PIP安装熊猫 PIP安装panda -datareader PIP安装matplotlib PIP安装枕 PIP安装请求 PIP install h5py PIP安装tensorflow PIP安装keras

我在OSX Sierra 10.12.2上遇到了这个问题。原来我安装的Python版本是错误的(我安装的是Python 3.4，但OSX的tensorflow pypi包只适用于Python 3.5及以上版本)。

解决方案是安装Python 3.6。下面是我让它工作的方法。注意:我使用Homebrew来安装Python 3.6，你也可以使用python.org上的Python 3.6安装程序来安装

brew uninstall python3
brew install python3
python3 --version # Verify that you see "Python 3.6.0"
pip install tensorflow # With python 3.6 the install succeeds
pip install jupyter # "ipython notebook" didn't work for me until I installed jupyter
ipython notebook # Finally works!

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

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