No se pudo encontrar una versión que satisfaga el requisito de tensorflow

Instalé la última versión de Python (3.6.4 64-bit)y la última versión de PyCharm (2017.3.3 64-bit). Luego instalé algunos módulos en PyCharm (Numpy, Pandas, etc.), pero cuando intenté instalar Tensorflow no se instaló y recibí el mensaje de error:

No se pudo encontrar una versión que satisfaga el requisito TensorFlow (de las versiones:) No se encontró una distribución coincidente para TensorFlow.

Luego intenté instalar TensorFlow desde el símbolo del sistema y recibí el mismo mensaje de error. Sin embargo, instalé con éxito tflearn.

También instalé Python 2.7, pero recibí el mismo mensaje de error nuevamente. Busqué en Google el error y probé algunas de las cosas que se sugirieron a otras personas, pero nada funcionó (esto incluyó la instalación de Flask).

¿Cómo puedo instalar Tensorflow? Gracias.

Tensorflow a partir del 13 de agosto de 2018 es compatible con Python 3.6.x y solo la versión de 64 bits.

Hay dos reglas importantes para instalar Tensorflow:

• Tienes que instalar Python x64 . No funciona en 32b y da el mismo error que el tuyo.

• No es compatible con la última versión de Python3 = 3.7.

Por ejemplo, puede instalar Python3.6.2-64bit y funciona como un encanto.

Actualizar

Según se informa en el comentario, funciona en la versión x64 de Python3.8.

Lo instalé con éxito por pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.8.0-py3-none-any.whl

Si está utilizando Anaconda , Python 3.7 está instalado de manera predeterminada, por lo que debe degradarlo a 3.6:

conda install python = 3.6

luego:

pip install tensorflow

funcionó para mí en Ubuntu.

Lo estoy dando para Windows

Si estás usando python-3

1. Actualice pip a la última versión usando py -m pip install --upgrade pip
2. Instalar paquete usando py -m pip install <package-name>

Si estás usando python-2

1. Actualice pip a la última versión usando py -2 -m pip install --upgrade pip
2. Instalar paquete usando py -2 -m pip install <package-name>

Funciono para mi

Tensorflow no está disponible para python 3.8(a partir del 4 de diciembre de 2019) de acuerdo con su página de documentación . Tendrás que rebajar a python 3.7.

Desinstalar Python y luego reinstalar resolvió mi problema y pude instalar con éxito TensorFlow.

La versión de Python no es compatible Desinstalar python

https://www.python.org/downloads/release/python-362/

Debe verificar y usar la versión exacta en la página de instalación. https://www.tensorflow.org/install/install_windows

Python 3.6.2 o Python 3.5.2 me resolvieron este problema

Tensorflow 2.2.0 es compatible con Python3.8

Primero, asegúrese de instalar Python 3.8 64bit . Por alguna razón, el sitio oficial predeterminado es 32 bits. Verifique esto usando python -VV(dos mayúsculas V, no W). Luego continúe como de costumbre:

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install wheel  # not necessary
python -m pip install tensorflow

Como de costumbre, asegúrese de tener CUDA 10.1 y CuDNN instalados.

Parece que el problema es con Python 3.8. Use Python 3.7 en su lugar. Pasos que tomé para resolver esto.

• Creó un entorno python 3.7 con conda
• Elemento de lista Rasa instalada usando pip install rasa dentro del entorno.

Trabajó para mi.

Estoy usando Python 3.6.8, en ubunu 18.04, para mí la solución era simplemente actualizar pip

pip install --upgrade pip
pip install tensorflow==2.1.0

Tensorflow parece necesitar versiones especiales de herramientas y libs. Pip solo se encarga de la versión de Python.

Para manejar esto de una manera profesional (significa que nos ahorrará tremendos tiempo a mí y a otros), debe establecer un entorno especial para cada software como este.

Una herramienta avanzada para esto es conda.

Instalé Tensorflow con estos comandos:

sudo apt install python3

alternativas de actualización de sudo --instalar / usr / bin / python python / usr / bin / python3 1

sudo apt install python3-pip

sudo apt-get install curl

curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh > Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

si

fuente ~ / .bashrc

• instala su propio phyton, etc.

nano .bashrc

• tal vez inserte aquí sus proxies, etc.

conda create --name your_name python = 3

conda active your_name

conda install -c conda-forge tensorflow

• comprobar que todo salió bien

python -c "importar tensorflow como tf; tf.enable_eager_execution (); print (tf.reduce_sum (tf.random_normal ([1000, 1000])))"

PD: algunos comandos que pueden ser útiles conda search tensorflow

https://www.tensorflow.org/install/pip

utiliza virtualenv. Conda es más capaz. Miniconda es suficiente; la conda completa no es necesaria

Ejecutar esto antes de que la tensorflowinstalación lo resolviera para mí:

pip install "pip>=19"

Como se indica en los tensorflowrequisitos del sistema :

pip 19.0 o posterior

use Python versión 3.6 o 3.7, pero lo importante es que debe instalar la versión python de 64 bits.

Para la versión TensorFlow 2.2:

1. Asegúrate de tener Python 3.8

tratar: python --version

o python3 --version

o py --version

2. Actualice el pip de python que tiene la versión 3.8

tratar: python3 -m pip install --upgrade pip

o python -m pip install --upgrade pip

o py -m pip install --upgrade pip

3. Instale TensorFlow:

tratar: python3 -m pip install TensorFlow

o python -m pip install TensorFlow

o py -m pip install TensorFlow

4. Asegúrese de ejecutar el archivo con la pitón correcta:

tratar: python3 file.py

o python file.py

o py file.py

Resolví el mismo problema con Python 3.7 instalando uno por uno todos los paquetes requeridos

Aquí están los pasos:

1. Instala el paquete

2. Ver el mensaje de error:

   no se pudo encontrar una versión que satisfaga el requisito: se requiere el nombre del módulo

3. Instale el módulo requerido. Muy a menudo, la instalación del módulo requerido requiere la instalación de otro módulo y otro módulo, un par de los otros, etc.

De esta manera instalé más de 30 paquetes y me ayudó. Ahora tengo el tensorflow de la última versión en Python 3.7 y no tuve que degradar el kernel.