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。

来自tensorflow网站:“你需要pip 8.1或更高版本才能运行以下命令”。运行这个命令来升级你的pip，然后尝试再次安装tensorflow:

pip install --upgrade pip

从今天开始，如果还有人想知道， Python >= 3.9也会导致同样的问题 卸载python 3.9，然后安装3.8，应该会解决这个问题

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。

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

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