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

使用Git更容易，他们提供了网站上的方法，但链接访问可能不是很重要，你可以从中读取

引用https://www.tensorflow.org/install/source_windows

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

我的Python版本是3.9.7。我也使用Windows 10，要求如下:

1. Microsoft C++ Retribution installed from Microsoft Visual Studio that matches with x64bits as required in the list.

1.1 Microsoft Visual C++ 2012 Redistribution ( x64 ) and updates    
1.2 Microsoft Visual C++ 2013 Redistributable (x64) - 12.0.40664
1.3 Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable (x64) - 14.29.30133
1.4 vs_community__1795732196.1624941787.exe updates

2. Python and AI learning 
tensorboard                2.6.0
tensorboard-data-server    0.6.1
tensorboard-plugin-profile 2.5.0
tensorboard-plugin-wit     1.8.0
***tensorflow                 2.6.0
tensorflow-datasets        4.4.0
tensorflow-estimator       2.6.0
***tensorflow-gpu             2.6.0
tensorflow-hub             0.12.0
tensorflow-metadata        1.2.0
tensorflow-text            2.6.0
***PyOpenGL                   3.1.5
pyparsing                  2.4.7
python-dateutil            2.8.2
python-slugify             5.0.2
python-speech-features     0.6
PyWavelets                 1.1.1
PyYAML                     5.4.1
scikit-image               0.18.3
scikit-learn               1.0.1
***gym                        0.21.0

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

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。

正确的安装方法如下所述

$ pip install --upgrade TF_BINARY_URL   # Python 2.7
$ pip3 install --upgrade TF_BINARY_URL  # Python 3.N

从张量流官方主页找到正确的TF_BINARY_URL

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