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。

您需要使用正确版本的Python和pip。

在Windows 10上，使用Python 3.6。X版本我也面临同样的问题，然后在仔细检查后，我注意到我的64位机器上安装了Python-32位。记住TensorFlow只兼容64位的Python安装，不兼容32位的Python版本

如果我们从python.org下载Python，默认安装为32位。所以我们必须手动下载64位安装程序来安装Python 64位。然后将以下内容添加到PATH环境中。

C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python36
C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts

然后在命令提示符下执行gpupdate /Force。如果Python命令不能用于64位，则重新启动计算机。

然后在命令提示符下运行python。它应该显示64位。

C:\Users\YOURNAME>python
Python 3.6.3 (v3.6.3:2c5fed8, Oct  3 2017, 18:11:49) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

然后执行以下命令安装tensorflow CPU版本(推荐)

pip3 install --upgrade tensorflow

2020年10月更新:

Tensorflow现在支持Python 3.5。通过Python 3.8。X，但您仍然必须使用64位版本。

如果需要在同一台机器上运行多个版本的Python，可以使用虚拟环境来帮助管理它们。

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。

2.0兼容方案:

在终端(Linux/MacOS)或命令提示符(Windows)中执行以下命令，使用Pip安装Tensorflow 2.0:

#Install tensorflow using pip virtual env 
pip install virtualenv
virtualenv tf_2.0.0   # tf_2.0.0 is virtual env name
source tf_2.0.0/bin/activate
#You should see tf_2.0.0 Env now. Execute the below steps
pip install tensorflow==2.0.0
python
>>import tensorflow as tf
>>tf.__version__
2.0.0

在终端(Linux/MacOS)或命令提示符(Windows)中执行以下命令，使用Bazel安装Tensorflow 2.0:

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

#The repo defaults to the master development branch. You can also checkout a release branch to build:
git checkout r2.0

#Configure the Build => Use the Below line for Windows Machine
python ./configure.py 

#Configure the Build => Use the Below line for Linux/MacOS Machine
./configure
#This script prompts you for the location of TensorFlow dependencies and asks for additional build configuration options. 

#Build Tensorflow package

#CPU support
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 

#GPU support
bazel build --config=opt --config=cuda --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

安装Python 3.5。x64位amd版本。确保将Python添加到PATH变量中。然后打开命令提示符并键入

python -m pip install --upgrade pip

应该会给你以下结果:

 Collecting pip
 Using cached pip-9.0.1-py2.py3-none-any.whl
 Installing collected packages: pip
 Found existing installation: pip 7.1.2
 Uninstalling pip-7.1.2:
 Successfully uninstalled pip-7.1.2
 Successfully installed pip-9.0.1

现在式

 pip3 install --upgrade tensorflow

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。