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

试试这个:

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py3-none-any.whl
pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

来源:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup(页面已不存在)

更新2/23/17 文档移至:https://www.tensorflow.org/install

目前PIP没有32位版本的tensorflow，当我卸载python 32位并安装x64时，它可以工作

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。

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

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。