使用 pip 找不到 TensorFlow答案

【问题标题】：TensorFlow not found using pip使用 pip 找不到 TensorFlow
【发布时间】：2016-12-18 04:42:50
【问题描述】：

我正在尝试使用 pip 安装 TensorFlow：

$ pip install tensorflow --user
Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

我做错了什么？到目前为止，我使用 Python 和 pip 没有任何问题。

【问题讨论】：

试试这个：pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.1-py2-none-any.whl
正确的安装方式是code'$ pip install --upgrade TF_BINARY_URL # Python 2.7 $ pip3 install --upgrade TF_BINARY_URL # Python 3.Ncode`
对我来说，python 3.7 会发生这种情况，经过数小时的努力，我使用了 3.6 并且成功了。
使用 Anaconda 进行 tensorflow 安装
目前在 Python3.9 中面临同样的问题。在 python3.8 中，它工作正常

标签： python tensorflow pip

【解决方案1】：

我发现这终于奏效了。

python3 -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.12.0-py3-none-any.whl

编辑 1：已在 Windows（8、8.1、10）、Mac 和 Linux 上进行了测试。根据您的配置将python3 更改为python。如果您使用的是 Python 2.x，请将 url 中的 py3 更改为 py2。

编辑 2：如果有人需要，可以列出不同版本：https://storage.googleapis.com/tensorflow

编辑 3：此处提供了可用车轮包的 url 列表： https://www.tensorflow.org/install/pip#package-location

【讨论】：

这可能是正确的答案，但用户请注意，此命令仅适用于 Mac，不适用于 linux。
这很奇怪。由于您指定的 URL 提到了 Mac，如果您尝试使用此 url，它将安装。但是 tensorflow 实际上不会起作用。
Windows 版本的 URL（适用于 v.1.2.1）是 storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/…。这仅适用于 AMD64 版本的 Python。 TensorFlow 版本的完整列表在这里：storage.googleapis.com/tensorflow
tensorflow 仅支持 python 64 位。您可能正在使用 32 位安装。安装 64 位 python，它可以直接与 pip install tensorflow 一起使用。在尝试此方法之前，请参阅下面的正确答案。
您可以在此处找到相应的存储链接：tensorflow.org/install/pip

【解决方案2】：

您需要 64 位版本的 Python，并且在您的情况下使用的是 32 位版本。截至目前，Tensorflow 仅在 Windows 上支持64-bit versions of Python 3.5.x and 3.8.x。请参阅install docs 了解当前支持的内容

要检查您正在运行的 Python 版本，请输入 python 或 python3 以启动解释器，然后输入 import struct;print(struct.calcsize("P") * 8) 将打印 32 或 64 以告诉您哪个位版本你正在运行的 Python。

来自 cmets：

要下载适用于 Windows 的不同版本的 Python，请转到 python.org/downloads/windows 并向下滚动，直到看到以“64”结尾的所需版本。那将是应该与 tensorflow 一起使用的 64 位版本

【讨论】：

>>> import platform;print(platform.architecture()) ('64bit', 'WindowsPE') 但我仍然看到这个异常
怀疑“顶级”答案；相比之下，这似乎简单、直观、快速和安全。在 Windows 7 上使用 Python 3.6.4 测试正常。
要检查您正在运行的 Python 版本，请键入 python 或 python3 以启动解释器，然后键入 import struct;print(struct.calcsize("P") * 8) 将打印 32 或 64 以告诉您哪种类型你在跑步。
我的问题原来是Tensorflow此时还不支持Python 3.7（最高支持3.6.x）。在对请求的 Github 问题进行了更多阅读之后，似乎支持可能很快就会结束。
受支持的 python 版本是否记录在任何地方？

【解决方案3】：

您需要使用正确版本的 Python 和pip。

在 Windows 10 上，使用 Python 3.6.X 版本我遇到了同样的问题，然后在仔细检查后，我注意到我在 64 位机器上安装了 Python-32 位。请记住，TensorFlow仅兼容 64 位安装的 Python，不兼容 32 位版本的 Python

如果我们从 python.org 下载 Python，默认安装是 32 位。所以我们必须手动下载 64 位安装程序来安装 Python 64 位。然后将下面添加到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运行gpupdate /Force。如果 Python 命令不适用于 64 位，请重新启动计算机。

然后在命令提示符下运行 python。 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.

然后运行以下命令安装 tensorflow CPU 版本（推荐）

pip3 install --upgrade tensorflow

2020 年 10 月更新：

Tensorflow 现在支持 Python 3.5.x 到 Python 3.8.x，但您仍然必须使用 64 位版本。

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

【讨论】：

虽然提供可以回答问题的链接很好，但如果您还可以在答案本身中包含必要的解释，那就更好了。由于作者删除/更改页面等多种原因，链接在不久的将来可能无法使用。
我没有意识到我已经在我的 64 位机器上安装了 Python 3.6.x 32 位版本。需要卸载它并按照本文中的说明进行操作。现在一切正常。谢谢！
谢谢。为了简化这个答案 2 点帮助了我 1.) 使用 64 位版本。 2.) 仅支持 python 3.5 和 3.6。不要尝试使用 3.7
感谢 2020 年 10 月的更新 - 我在 python 3.8.5 上成功安装了 tensorflow
不支持 python 3.9 所以如果你的版本是你的 sol atm。

【解决方案4】：

来自 tensorflow 网站：“您需要 pip 版本 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，然后再次尝试安装 tensorflow：

pip install --upgrade pip

【讨论】：

$ pip3 --version pip 9.0.1 from c:\work\apps\python\lib\site-packages (python 3.6) 但我仍然看到这个错误。
tensorflow 不适用于 python 3.6。您需要 3.5 版
另外，我必须使用 python -m pip install --upgrade pip。否则我会遇到文件权限问题...
为什么不是 python 3.6（最新版本），但 python 3.5（低版本）可以工作它没有任何意义@Jodo
@guru_007 据我所知，他们坚持使用最新的 Ubuntu LTS 上可用的版本，目前是 3.5（16.04）。

【解决方案5】：

如果您尝试在 Windows 机器上安装它，您需要有 64 位版本的 python 3.5。这是实际安装它的唯一方法。来自website：

TensorFlow 在 Windows 上仅支持 64 位 Python 3.5。我们已经使用以下 Python 发行版测试了 pip 包：

来自 Anaconda 的 Python 3.5

来自 python.org 的 Python 3.5。

您可以从here 下载正确版本的 python（确保您选择其中一个显示“Windows x86-64”的版本）

您现在应该可以使用pip install tensorflow 或python -m pip install tensorflow 进行安装（如果您同时安装了python2 和python3，请确保您使用的是来自python3 的正确pip）

记得安装 Anaconda 3-5.2.0，因为最新版本 3-5.3.0 有 python 版本 3.7，Tensorflow 不支持。

【讨论】：

【解决方案6】：

我发现 TensorFlow 1.12.0 仅适用于 Python 3.5.2 版本。我有 Python 3.7，但这不起作用。所以，我不得不降级 Python，然后我可以安装 TensorFlow 以使其工作。

将您的 python 版本从 3.7 降级到 3.6

conda install python=3.6.8

【讨论】：

如何将 v3.6 降级到 v3.5.2 ？
安装 3.5.2 并更新您的类路径以指向 3.5.2。其他 python 的东西你可以改回 3.6。
RuntimeWarning: compile time version 3.6 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_u til' does not match runtime version 3.7 .... 由于这个错误，它无法获取
在撰写此评论时，python 3.7 与 tensorflow 兼容，但 python 3.8 不兼容。
您可以（也应该）为此目的使用多个虚拟环境，而不是像这里那样降级：stackoverflow.com/a/45750900/4575793

【解决方案7】：

2016 年 11 月 28 日更新： TensorFlow 现在可在 PyPI 中使用，从 0.12 版开始。你可以输入

pip install tensorflow

...或...

pip install tensorflow-gpu

...分别安装仅 CPU 或 GPU 加速版本的 TensorFlow。

上一个答案： TensorFlow 尚未在 PyPI 存储库中，因此您必须为您的操作系统和 Python 版本指定相应“wheel 文件”的 URL。

TensorFlow website 上列出了支持的配置的完整列表，但例如，要在 Linux 上安装 Python 2.7 的 0.10 版，仅使用 CPU，您需要键入以下命令：

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

【讨论】：

它会起作用还是我还需要根据tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/os_setup.html 所说的设置其他东西？
我在 OSX 上仍然遇到同样的错误，它适用于其他所有人吗？
@lemonzi，我在 OSX 中也遇到了错误，刚刚发布了一个对我有用的解决方案（解决方案是确保我安装了 Python 3.6）
@JuliaSchwarz 这不是问题；我正在使用 Python 2.7，并且还尝试了全新安装的 Python 3.6。我最终为 1.0.0 alpha 手动指定了 URL，它起作用了。
在尝试了所有其他解决方案之后，这对我有用。我在 linux 上使用 Python 2.7。

【解决方案8】：

安装 Python 3.5.x 64 位 amd 版本here。确保将 Python 添加到 PATH 变量中。然后打开命令提示符并输入

python -m pip install --upgrade pip

应该给你以下结果：

 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

现在输入

 pip3 install --upgrade tensorflow

【讨论】：

启动器中的致命错误：无法使用'"'创建进程

【解决方案9】：

我遇到了同样的问题并解决了这个问题：

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl

# Mac OS X, GPU enabled, Python 2.7:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-py2-none-any.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.4
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 3.5
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py3-none-any.whl

# Mac OS X, GPU enabled, Python 3.4 or 3.5:
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/gpu/tensorflow_gpu-0.12.1-py3-none-any.whl

加号：

# Python 2
(tensorflow)$ pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

# Python 3
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

发现于Docs。

更新！

有新版本的新链接

例如，要在 OSX 中安装 tensorflow v1.0.0，您需要使用：

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.0.0-py2-none-any.whl

而不是

https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1-py2-none-any.whl

【讨论】：

考虑看看这个：github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

【解决方案10】：

尝试在我的 Mac 上安装时遇到了同样的错误（使用 Python 2.7）。根据 Yash Kumar Verma

在此页面上的不同答案，与我在这里给出的解决方案类似的解决方案似乎也适用于 Windows 8.1 上的 Python 3

解决方案

第 1 步：转到 TensorFlow 安装页面的 The URL of the TensorFlow Python package 部分，并复制 Python 安装相关链接的 URL。

第 2 步： 打开终端/命令提示符并运行以下命令：
pip install --upgrade [paste copied url link here]

所以对我来说是这样的：
pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.2.0-py2-none-any.whl

更新（2017 年 7 月 21 日）：我与其他一些在 Windows 机器上运行 Python 3.6 的人进行了尝试，他们不得不将 步骤 2 中的行更改为： python -m pip install [paste copied url link here]

更新（2018 年 7 月 26 日）：对于 Python 3.6.2（不是 3.7，因为它在 TF 文档中的 3.6.2 中），您还可以在 步骤 2pip3 install --upgrade [paste copied URL here] /strong>。

【讨论】：

此解决方案已安装，但当我导入 tensorflow 时出现错误：
我只使用了带有 Tensorflow 的 Keras 作为后端，它运行良好。您收到什么错误消息？
刚刚测试过，tensorflow 导入对我来说很好。
我的问题是我使用的 Python 版本。我不知道 Python 3.5 是必需的。现在它起作用了。感谢您的提示。
很高兴听到它最终奏效了。如果您必须做一些不同的事情，那么值得您发布一个单独的答案。否则，如果您能给我的答案投赞成票，那就太好了。我挣扎了一段时间才找到一个可行的解决方案，因此两者中的任何一个都有望帮助其他人

【解决方案11】：

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）

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

【讨论】：

【解决方案12】：

通过选中将 Python 添加到路径来安装 python
pip3 安装--升级https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

这适用于 Windows 10.0

【讨论】：

【解决方案13】：

试试这个，它应该可以工作：

 python.exe -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

【讨论】：

【解决方案14】：

我遇到了同样的问题。卸载 32 位版本的 python 并重新安装 64 位版本后，我尝试重新安装 TensorFlow，它工作正常。

TensorFlow 指南链接：https://www.tensorflow.org/install/install_windows

【讨论】：

是的，64 位版本修复了它。从主下载页面安装是 32 位的。上面的链接提供了 64 位版本的 URL。

【解决方案15】：

如果您最近遇到此问题（例如，在 2018 年 Python 3.7 发布之后），这很可能是由于 tensorflow 方面（尚未）缺乏 Python 3.7 支持造成的。如果您不介意，请尝试使用 Python 3.6。您可以从 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20444 找到一些技巧，但使用它们需要您自担风险。我使用了建议的 harpone - 首先下载了 Python 3.6 的 tensorflow 轮，然后手动重命名...

cp tensorflow-1.11.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl tensorflow-1.11.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install tensorflow-1.11.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

好消息是已经有 3.7 支持的拉取请求。希望早日发布。

【讨论】：

【解决方案16】：

这个问题有多组答案。这个答案旨在概括一组答案：

可能没有与您的 Python 版本兼容的 TensorFlow 版本。如果您使用的是新版本的 Python，则尤其如此。例如，新版本 Python 的发布与针对该 Python 版本的 TensorFlow 发布之间可能存在延迟。

在这种情况下，我相信您的选择是：

升级或降级到不同版本的 Python。（虚拟环境对此很有用，例如conda install python=3.6）
选择与您的 python 版本兼容的特定 tensorflow 版本，例如如果你还在使用 python3.4：pip install tensorflow==2.0
从源代码编译 TensorFlow。
等待与您的 Python 版本兼容的新版 TensorFlow。

【讨论】：

这个页面会告诉你哪些版本的tensorflow与哪些版本的python和CUDA兼容：tensorflow.org/install/source#gpu

【解决方案17】：

从今天开始，如果还有人想知道， python >= 3.9 会导致同样的问题卸载python 3.9，安装3.8，应该可以解决

【讨论】：

您不必卸载python。你可以有多个版本！只需使用 python3.8 -m pip install tensorflow 调用正确的 pip
是的。但是对于做通用python的人来说，只是偶尔使用它，没有明确需要特定版本，我更喜欢单一版本。只是一个意见:)

【解决方案18】：

如果你使用Anaconda Python安装，pip install tensorflow会报上述错误，如下图：

Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

根据 TensorFlow 安装页面，运行 pip install 时需要使用 --ignore-installed 标志。

然而，在这之前可以看到这个link 确保 TF_BINARY_URL 变量设置正确，与您希望安装的所需 TensorFlow 版本相关。

【讨论】：

【解决方案19】：

如果您尝试在 anaconda 中安装 tensorflow 但无法正常工作，那么您可能需要降级 python 版本，因为当前仅支持 3.6.x 而 anaconda 具有最新版本。

查看python版本：python --version
如果版本>3.6.x则执行步骤3，否则停止，问题可能出在其他地方
conda search python
conda install python=3.6.6
再次检查版本：python --version
如果版本正确，安装tensorflow（步骤7）
pip install tensorflow

【讨论】：

【解决方案20】：

按照这些步骤，您可以安装 tensorflow 和 keras：

从https://repo.anaconda.com/archive/下载python 3.6自带的Anaconda3-5.2.0

安装 Anaconda 并打开 Anaconda Prompt 并执行以下命令

conda install jupyter 
conda install scipy
pip install sklearn
pip install msgpack
pip install pandas
pip install pandas-datareader
pip install matplotlib 
pip install pillow
pip install requests
pip install h5py
pip install tensorflow
pip install keras

【讨论】：

问题是关于标准 Python 和张量流。

【解决方案21】：

对于 pyCharm 用户：

检查点子版本： pip3 -V
如果 pip 早于 9.0.1： py -3 -m pip install --upgrade pip
然后： py -3 -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

【讨论】：

请注意，给定的链接仅适用于一个旧版本。对于 python 和 tensorflow 的不同可能版本，您可以在此处参考我的答案：stackoverflow.com/a/62855139/4575793 可以在此处找到大量不同轮子/兼容性的列表：github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel

【解决方案22】：

不幸的是，在@Sujoy 的回答下，我的声誉很低。

在他们的文档中，他们声称支持 python 3.6。 @mayur 提供的链接显示他们确实只是一个 python3.5 的轮子包。这是我安装 tensorflow 的尝试：

Microsoft Windows [Version 10.0.16299.371]
(c) 2017 Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\>python3 -m pip install --upgrade pip
Requirement already up-to-date: pip in d:\python\v3\lib\site-packages (10.0.0)

C:\>python3 -m pip -V
pip 10.0.0 from D:\Python\V3\lib\site-packages\pip (python 3.6)

C:\>python3 -m pip install --upgrade tensorflow
Collecting tensorflow
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )
No matching distribution found for tensorflow

虽然 python 3.5 似乎安装成功。我很想看到一个 python3.6 版本，因为他们声称它也应该适用于 python3.6。

引用：

"TensorFlow supports Python 3.5.x and 3.6.x on Windows. Note that Python 3 comes with the pip3 package manager, which is the program you'll use to install TensorFlow."

来源：https://www.tensorflow.org/install/install_windows

Python3.5 安装：

Microsoft Windows [Version 10.0.16299.371]
(c) 2017 Microsoft Corporation. All rights reserved.

C:\>python3 -m pip install --upgrade pip
Requirement already up-to-date: pip in d:\python\v3\lib\site-packages (10.0.0)

C:\>python3 -m pip -V
pip 10.0.0 from D:\Python\V3_5\lib\site-packages\pip (python 3.5.2)

C:\>python3 -m pip install --upgrade tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading 
    ....
    ....

我希望我在这里大错特错，但如果不敲响警钟?

编辑：有人在下面的几篇帖子指出以下命令可以工作，并且确实有效。

python3 -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

奇怪的点子不起作用?

【讨论】：

【解决方案23】：

至少在我写这篇文章时（2020 年 12 月），Tensorflow 不支持 3.8 之后的 python 版本。使用这个：https://www.tensorflow.org/install 检查它支持哪些 python 版本，我只是花了几个小时查看这些答案，花了我太长时间才意识到这一点。

【讨论】：

【解决方案24】：

这对我在 Mac OS X Yosemite 10.10.5 上使用 Python 2.7 有效：

sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

【讨论】：

【解决方案25】：

使用管理权限启动命令提示符
输入以下命令python -m pip install --upgrade pip
下一步输入命令pip install tensorflow

【讨论】：

错误：启动器中的致命错误：无法使用'"'创建进程

【解决方案26】：

2019 年更新：要在 Google Colab 中安装 TensorFlow 2 的预览版，您可以使用：

!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64 -O cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
!dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
!apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
!apt-get update
!apt-get install cuda
!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview

为了安装 TensorFlow 2 bye pip，您可以使用： pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview 用于 GPU 和 pip install tf-nightly-2.0-preview 用于 CPU。

【讨论】：

感谢您提醒尝试 nightly tensorflow（不稳定）版本。这对我有用。

【解决方案27】：

我在 conda 上安装了 tensorflow，但似乎无法在 Windows 上运行，但最后这个命令在 cmd 上运行良好。

 python.exe -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

【讨论】：

【解决方案28】：

如果你尝试了上面的解决方案并没有解决问题，可能是因为版本不一致。

我安装了 python 3.9，但无法使用 pip 安装 tensorflow。

然后我卸载了3.9，然后安装了3.8.7，成功了……tensorflow支持的最高版本是3.8.x（2021年）因此，请检查您的 python 版本是否与当前的 tensorflow 兼容。

【讨论】：

【解决方案29】：

我也面临同样的问题。我尝试了以下方法，它奏效了。安装 Mac OS X, anaconda python 2.7

pip uninstall tensorflow export TF_BINARY_URL=<get the correct url from http://tflearn.org/installation/> pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

已安装 tensorflow-1.0.0

【讨论】：

【解决方案30】：

在 Windows 中安装 TensorFlow 的 URL，下面是 URL。对我来说效果很好。

python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl

【讨论】：