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。

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

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

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

登录https://pypi.python.org/pypi/tensorflow查看哪些软件包可用。

在撰写本文时，他们还没有提供源包，因此如果没有为您的平台预先构建的源包，则会出现此错误。如果向pip命令行添加-v，您将看到它遍历PyPI上可用的包，并因不兼容而丢弃它们。

你需要在其他地方找到一个预先构建的包，或者根据https://www.tensorflow.org/install/install_sources上的说明从它的源代码编译tensorflow。

他们有充分的理由不为某些平台开发:

缺少一个win32包，因为TensorFlow的依赖项Bazel只支持win64。 对于win64，只支持3.5+，因为早期版本是用不支持c++ 11的编译器编译的。

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