正如您可以从此页面中参考的那样，截至目前，Tensorflow 仅支持到 python 3.7。

'等待我的回应'？

无论如何，我宁愿订阅一个问题而不是等待网页更新。

@amitport我将关闭此问题，一旦 Tensorflow 支持 Python 3.8，我们将及时通知您。

您对问题的解决满意吗？
是的
不

尽管如此，恕我直言，python3.8 支持应该是一个开放讨论/贡献/更新的问题。

正如您可以从此页面中参考的那样，截至目前，Tensorflow 仅支持到 python 3.7。

该页面显示“python > 3.4”，然后如果您向下滚动到“Package Locations”，您会看到 3.8 没有一个，我想这意味着我们应该知道使用 3.7（或 3.6 for Windows ）？ 最后我检查过，3.7 和 3.8 都是 '> 3.4' 所以文档可能应该清楚地反映版本限制。

看起来python 3.8也存在构建问题。
让我们在https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33543 中跟进这些

一旦我们的所有依赖项都发布了 python 3.8 包，我们将迅速着手准备我们的包。

那么如何安装 3.7？ 我现在 3.8 xx

@nonoyek正如古南所说。 他们正在等待他们的依赖项发布 python3.8 包，然后发布他们的 python3.8。

你可以等待（希望不会太久）或安装 python3.7（如果你问怎么做，那么这不是正确的地方。试试stackoverflow.com）

我有同样的问题。 现在我安装了 3.7 和 3.8，但它默认为 3.8。

我试图通过删除 Applications 和 Python.Framework 目录中的 3.8 文件夹来卸载 3.8，但它仍在寻找该路径，只是没有找到。

我如何回到 3.7？

@geoffreyhughes @nonoyek @amitport

TensorFlow 目前不支持 python 3.7。 但我已经通过使用 Python 环境（如 virtualenv、conda）解决了这个问题（在 Windows 10 上）。

首先，您需要下载 python 3.5x 或 3.6x >> https://www.python.org/downloads/
并将其安装到您的机器上。 那么您需要使用 Python 3.6 或 3.5 创建一个虚拟环境。
（ virtualenv -p {path to python.exe(3.6)} {environment name} ）。

最后，通过激活虚拟环境检查您的 python 版本。

我能够使用 python 3.8 在 Windows 上成功构建 TF。
但是，grpcio 仍然没有发布他们的 python 3.8 包。
因此，我们被阻止发布我们的 python 3.8 版本

仅供参考，这些是 grcpio 的问题： https : https://github.com/grpc/grpc/issues/20831

我会重新打开这个问题，直到 python 3.8 nightlies 出来。

您对问题的解决满意吗？
是的
不

不小心关闭了……抱歉

这不仅限于窗户。 没有降级软件包选项的滚动 linux 发行版也面临着问题，尤其是 pip。

@georgebush422 @gowthamkpr可能应该删除subtype:windows标签

Grpcio 已经发布了 3.8 的二进制文件：grpc/grpc#20831。 我们对 TF 何时发布有估计吗？

这真是个好消息。 我们可以开始工作了。 路线图是首先发布支持 Python 3.8 的tf-nightly （即提供对master分支的支持），然后我们才会发布 3.8 的 TF 版本。 也就是说，TF 2.1 将不支持 3.8（因为我们已经在发布它）但 TF 2.2 很可能会支持。

我在 Arch Linux 滚动发行版上，我无法安装任何版本的 tensorflow。
大声笑我必须改变操作系统吗？，不值得。

@debendraoli使用 Arch 包安装 tensorflow。

@debendraoli请阅读之前关于该问题的消息。 对 python3.8 的支持尚未发布，但将在明年完成。

@debendraoli使用 Arch 包安装 tensorflow。

如何在 virtualenv 上安装 tensorflow arch 包？

在系统范围内安装它。 或者在 virtualenv 中使用 3.7。

在Sun，2019年12月29日，17:13托马斯允[email protected]写道：

@debendraoli https://github.com/debendraoli使用安装 tensorflow
Arch 软件包。

如何在 virtualenv 上安装 tensorflow arch 包？

—
您收到此消息是因为您订阅了此线程。
直接回复本邮件，在GitHub上查看
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374?email_source=notifications&email_token=AA4OENI62K7BM46JOVYH753Q3DLEJA5CNFSM4JA4OP42YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBWZKOLDNV43VMVBWZKLONZEW43VMVBWZKLONZV43VMVBWZKLONZE650000002K7BM46JOVYH753
或取消订阅
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AA4OENLAJGIZC2WV5THYJQLQ3DLEJANCNFSM4JA4OP4Q
.

Arch 伙计们，请创建一个不同的问题，不要污染这个问题

Python 3.8.0b1 发布日期：2019 年 6 月 4 日
我猜 Top5 最受欢迎的 Github 项目可以做得更好。
请使用步长为 10 的从 0 到 100 的规模进度更新此问题。

由于我们是一个大项目，我们必须等到所有依赖项都
python 3.8 兼容。 这也使我们无法尝试
测试版，您提到的版本。 Grpcio 只发布了一个
12 月中旬的兼容包，我们只能确保所有
我们的构建问题已解决。
因此，如果您愿意，目前可以从 Python 3.8 的源代码构建 TF。

如今，大部分团队都在休假。 当我们慢慢地从
假期，我们将在 1 月的某个时候每晚设置 3.8 版本。 官方的
计划在 3 月发布带有 python 3.8 的版本，即 2.2 版本。 2.1 被砍
在解决所有 python 3.8 问题之前。

2020 年 1 月 6 日星期一下午 12:34 Alexander Grigoryev通知@ github.com
写道：

Python 3.8.0b1 发布日期：2019 年 6 月 4 日
我猜 Top5 最受欢迎的 Github 项目可以做得更好。
请使用从 0 到 100 的进度更新此问题
步长 10.

—
你收到这个是因为你被分配了。
直接回复本邮件，在GitHub上查看
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374?email_source=notifications&email_token=AB4UEONV6BFCXYNDALXH3C3Q4L3KHA5CNFSM4JA4OP42YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63KLODNXV5000000000000000000050100001005010000555
或取消订阅
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AB4UEOOMCDI3BA3QIRACXT3Q4L3KHANCNFSM4JA4OP4Q
.

正如其他人所说，与此同时，如果您能像目前一样修复文档，那将会有很长的路要走，新手可能很难弄清楚为什么pip install tensorflow产生收益，因为据说 Python 要求是 python 3.4 或更高版本。

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow

@debendraoli你不需要改变操作系统，只需使用virtualenv 。

@debendraoli你不需要改变操作系统，只需使用virtualenv 。

正如他所提到的，你不需要改变操作系统，你只需要 python 3.7。 请尝试以下操作：

virtualenv --system-site-packages -p python3.7 DEST_DIR 

DEST_DIR是您的目标目录。 确保安装了 Python 3.7。 就我而言，我是从 AUR 安装的。

正如其他人所说，与此同时，如果您能像目前一样修复文档，那将大有帮助，新手可能很难弄清楚为什么 pip install tensorflow 会产生收益，因为据说 Python 要求是 python 3.4 或更高版本.

很棒的建议。 感谢您的反馈。
@lamberta我们可以更新我们的文档以说明目前尚不支持 python 3.8 吗？

当然。 系统要求在此文档中： https :

它应该说什么？ Python 3.4-3.7？

@lamberta是的，并且“3.8 很快”。 这是我还期望文档提到支持 Python 的要求。 我建议团队保持更新，需求是一件相当重要的事情:)

仅供参考，我自己在https://github.com/yaroslavvb/tensorflow-community-wheels/issues/139 上用 Python 3.8 构建了 TF 1.15

您对问题的解决满意吗？
是的
不

为什么这被关闭了？ 它没有解决 AFAIK（是的，它可以在本地构建，但这不是问题）

错误：找不到满足 tf-nightly 要求的版本（来自版本：无）
错误：没有找到 tf-nightly 的匹配分布
这里也行不通。

它由提交自动关闭。 我们仍然知道 3.8 二进制文件不可用。

@NIravMeghani这个问题仍然存在，如果它确实有效，我会感到惊讶

@NIravMeghani您的轮子链接指向未针对 python3.8 编译的 tensorflow 1.8.0 macOS 轮子。 这个轮子实际上不可能工作:) 另外这个问题是关于 python3.8 对 tensorflow 2.x 的支持。

查看https://www.tensorflow.org/install/pip#package -location 以获得最新的可能的轮子（Python 3.8 轮子尚不可用）。

目前最简单的方法是自己构建轮子，最多可能需要几个小时。
按照https://www.tensorflow.org/install/source_windows 上的说明进行操作
其他可能有用的提示：

SET BAZEL_VC=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC
SET BAZEL_VS=C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community
SET CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1
SET CUDA_TOOLKIT_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1

还要为 tensorflow 2.1 版本设置set BAZEL_VC_FULL_VERSION=14.16.27023 ，无论实际的 VC 版本是什么（只要匹配float(environ_cp.get('TF_VC_VERSION', '0')) >= 16.4任何版本都可以工作）。 这是为了确保构建不会花费一整天的时间。 有关详细信息，请查看configure.py 。

从 git 克隆 tensorflow 源，检查您感兴趣的标签（已知 2.1 可以工作，不确定 1.15）。

蟒蛇配置.py
优化标志
/拱：AVX2

bazel build --config=opt --define=no_tensorflow_py_deps=true //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel-bin\tensorflow\tools\pip_package\build_pip_package C:/tmp/tensorflow_cuda_10_1

在 2.2 发布之前， pip install tensorflow将无法与 python 3.8 一起使用
请参阅https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment -571074915

@mihaimaruseac ，请考虑#1435 中的这些更改以进行文档更正，直到不支持 python 3.8 并查看 PR。

适用于 Python 3.8 的新版本 tensorflow 的发布日期？

那么只有降级到 3.7 或更低版本才是解决方案？

目前有两种解决方案：使用 Python 3.7 或从源代码编译。

TF 2.2 将支持 python3.8。

tf-nightly呢？

我们在 Linux CPU 上遇到了一些问题，过去几天tf-nightly已损坏。 一旦它们解决了，我们就可以重新开始构建 3.8 nightlies 的过程，之后最多应该是 2-3 天。

所以，希望到 2 月中旬我们可以发布 3.8 夜剧。

@mihaimaruseac关于 TF 2.2 的任何预计

编辑：我应该仔细阅读，谢谢！

所以，希望到 2 月中旬我们可以发布 3.8 夜剧。

@martinwicke @ewilderj我们是否在外部发布了我们的发布路线图？

看起来 3.8 轮子现在可用于 Linux：

@ErikBjare @gunan我猜这有点像路线图？ https://github.com/orgs/tensorflow/projects/8#card -32797473

@harahu是的，这些是 TF2.2 发布之前应该解决的问题。

@beojan （和其他人）：是的，nightly 现在支持 py3.8，TF 2.2 也将支持。 但是，请注意，这暂时适用于 Windows 和 Linux。 MacOS 支持应该会在接下来的几周内到达，希望在 TF 2.2 最终版本发布之前（这是一个上游问题，我们目前无法修复）。

好奇的。 今天尝试在 Windows 上使用 Python 3.82 x64 pip install tf-nightly 并得到以下消息：
错误：找不到满足 tf-nightly-gpu 要求的版本（来自版本：无）
错误：找不到与 tf-nightly-gpu 匹配的分布

好奇的。 今天尝试在 Windows 上使用 Python 3.82 x64 pip install tf-nightly 并得到以下消息：
错误：找不到满足 tf-nightly-gpu 要求的版本（来自版本：无）
错误：找不到与 tf-nightly-gpu 匹配的分布

尚未针对 Windows 发布：
https://pypi.org/project/tf-nightly/2.2.0.dev20200307/#files

有人在研究这个问题吗？ 我看不到 Windows 版本的进展。 有没有可能优先考虑它？ 喜欢使用 Patreon 或其他捐赠网站吗？ 否则会自己开始修复它，以防它在接下来的几个月内保持打开状态:)

@NickDinges这可能是 2.2.0 版本的一部分。

当前选项是手动编译：已知 Windows、Python 3.8 和 CUDA 10.1 可以使用最新的 r2.2 分支和 v2.2.0-rc0 标签。 不幸的是没有 TensorRT 和 XLA 支持。

2.2.0 版本应该有 python 3.8

正确的。
Tf nightlies 和 2.2.0 rc0 都支持 python 3.8。 除了macos，
这是由于我们在更新 mac 云时遇到了一些问题。

2020 年 3 月 14 日，星期六，上午 8:47 Mihai Maruseac通知@github.com
写道：

2.2.0 版本应该有 python 3.8

—
你收到这个是因为你被提到了。
直接回复本邮件，在GitHub上查看
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment-599083532 ，
或取消订阅
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AB4UEOKDLQ5IQNHQRR25ZKDRHORJFANCNFSM4JA4OP4Q
.

是的，只是好奇，而仍然没有图像。

https://pypi.org/project/tf-nightly/2.2.0.dev20200307/#files

@NickDinges这似乎是我们这边的一个错误

大家好，我在使用 python 3.8 的 mac catalina。 我该怎么办？ 我应该从源代码编译，等待新版本还是降级到python3.7？

2.2.0-rc0 的@NickDinges py38 点将很快上传。 此外，我们正在修复 windows/py38 的夜间点数。

@lucaturchet如果匆忙，降级到 py3.7 将允许您pip install 。 否则，您可以尝试从源代码编译或等到 2.2 最终版本

@mihaimaruseac非常感谢。 您能否估计一下您预计何时会发布对 3.8 的支持？ 只是有一个想法

几个星期。 我们已经有了 2.2 的 rc0

@NickDinges Python 3.8 pips 上传到tf-nightly-gpu和tf-nightly-cpu for Windows 和 Linux。 从明天开始，所有这些也将上传到tf-nightly

惊人的！ 谢谢 ：-）

刚刚检查过，除了 Windows 所需的文件外，所有文件都已更新；-(

tf-nightly 、 tf-nightly-cpu和tf-nightly-gpu都有 linux 和 windows python 3.8 包。

可能你在上传之前检查过

是的。 现在工作。 Windows 图像比其他图像晚 5 小时:-) 没想到 :)

它真的有效吗？ 请帮助如何安装。
我的尝试： pip install tensorflow和一个月前一样棕色：

“找不到满足tensorflow要求的版本……”

是的。 你必须使用“pip install tf-nightly-gpu”

是的。 谢谢。
我尝试执行简单的简历代码：

import imageai
from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsYOLOv3()
detector.setModelPath(os.path.join(execution_path, "yolo.h5"))
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectFromImage(input_image = os.path.join(execution_path,
                                                                "input.jpg"), output_image_path =
                                                                os.path.join(execution_path, "output.jpg"),
                                                                minimum_percentage_probability = 30)
for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"], " : ", eachObject["percentage_probability"],
            " : ", eachObject["box_points"])
    print("_", x10)

无论如何，我仍然对 Tensorflow 有问题：

Traceback (most recent call last):
detector = ObjectDetection()
...\imageai\Detection\__init__.py", line 88, in __init__
    self.sess = K.get_session()
...\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 378, in get_session
    raise RuntimeError(
RuntimeError: `get_session` is not available when using TensorFlow 2.0.

可能是我的代码中的方法已过时。

检查这个： https :

tf_nightly_gpu-2.2.0.dev20200315 仍然期待 cuda 10.1 而不是 10.2

@keke8273我认为 TF 2.2 不支持 cuda 10.2。

如果您已经安装了最新的 nvidia 驱动程序和 cuda，请考虑添加 10.1 cuda 作为手动下载并调整路径。 最新的 nvidia 驱动程序适用于较旧的 cuda 版本。

有关一些提示，请参阅https://twitter.com/ahtik/status/1238079762758807554 。

除了 macos，这是由于我们更新 mac 云的一些问题。

@gunan是否有可以遵循的问题编号？

请不要因为其他问题而使线程脱轨。 CUDA 10.2 不是 TF 2.2 的重点（尽管您应该能够从源代码编译）。

@alanjcastonguay不幸的是，这是一个内部问题，因此没有公开问题编号。 当所有版本都有 py38 版本时，我们将更新此线程

是的。 你必须使用“pip install tf-nightly-gpu”

我必须更新 pip 还是什么？ 我仍然遇到同样的错误。 在这一点上，可能是我第一次尝试使用 python ......

是的，您必须更新 pip。

在星期一，2020年3月16日，上午10:04 Iluvalar [email protected]写道：

是的。 你必须使用“pip install tf-nightly-gpu”

我必须更新 pip 还是什么？ 我仍然遇到同样的错误。
在这一点上，可能是我第一次尝试使用 python ......

—
你收到这个是因为你被提到了。
直接回复本邮件，在GitHub上查看
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment-599652823 ，
或取消订阅
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAEM57J5JTDIYA7ZXQ7PKN3RHZLZ7ANCNFSM4JA4OP4Q
.

我目前正在设置一个新的干净的 Windows 10 操作系统，并且在 Python 3.8.2的最新默认版本中遇到此错误。 操作系统是最新的，适用于所有 Windows 更新。

这两个选项仍然有错误：

pip install tensorflow
pip install tf-nightly-gpu

两者仍然错误：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow

有没有人知道有用的构建说明来解决这个问题，或者我可以从我的系统中提供任何可能有帮助的东西？

根据https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33374#issuecomment -599226072 我们目前只有每晚使用 python3.8

你能试试这些包中的任何一个吗？ 另外，请确保您已升级pip ( pip install --upgrade pip setuptools ) 并且您的 CPU 支持 AVX

@ConradSollitt ，“为我工作”。 tensorflow和tf-nightly-gpu点差。

C:\Users\ak>\python38\python.exe -m venv \arx\tf2-2.2rc
C:\Users\ak>\arx\tf2-2.2rc\Scripts\activate

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>python -VV
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59, Feb 25 2020, 23:03:10) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

tf-nightly-gpu

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>pip install --no-cache-dir tf-nightly-gpu
Collecting tf-nightly-gpu
  Downloading tf_nightly_gpu-2.2.0.dev20200319-cp38-cp38-win_amd64.whl (400.0 MB)

张量流

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>pip install --no-cache-dir tensorflow
Collecting tensorflow
  Downloading tensorflow-2.2.0rc1-cp38-cp38-win_amd64.whl (459.1 MB)

张量流-GPU

(tf2-2.2rc) C:\Users\ak>pip install --no-cache-dir tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
  Downloading tensorflow_gpu-2.2.0rc1-cp38-cp38-win_amd64.whl (460.3 MB)

编辑：我的结论有点快，几分钟后tensorflow-gpu安装失败

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu-estimator<2.3.0,>=2.2.0rc0 (from tensorflow-gpu) (from versions: 2.1.0)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow-gpu-estimator<2.3.0,>=2.2.0rc0 (from tensorflow-gpu)

哦，不应该有任何tensorflow-gpu-estimator 。 谢谢你抓住那个。 我们将不得不在最终版本之前修复

@mihaimaruseac和@ahtik感谢您抽出时间提供帮助，现在可以使用了！ 👍

通常我会使用python --version来检查版本，但现在我意识到在大多数情况下我可能需要使用python -VV 。 我从 Python 主站点使用了 Windows 的默认下载链接，最终安装了 32 位。

一旦我安装了 Python 的 64 位版本，它就可以安装。 然后在下载最新的Visual Studio C++ Redistributable 后，我能够运行我之前创建的图像分类服务器。

似乎有机会改进 pip 中的以下错误消息，我看到至少有一个问题在https://github.com/pypa/pip/issues/6526上打开

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement {package} (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for {package}

无论如何，这不是 TensorFlow 问题

你好，

我已经下载了 anaconda 并使用 python 3.8.2 创建了一个虚拟环境。 我无法在 3.8.2 环境中安装 tensorflow 2.1.0。
它仍然是 3.8.2 python for Tensorflow 的问题吗？ 还是修复了？
我如何在 python 3.8.2 中安装 Tf 2.1.0

TensorFlow 2.1没有关于Python 3.8发布
TensorFlow 2.2将在 Python 3.8 上发布

@amrithadevadiga
重复已经说过的内容，它仍然不可用，它将是！
作为一个建议，在发布之前总是尝试捕捉/阅读线程......

TF 2.2.0-rc2 已经发布，可以安装 Python 3.8 轮子。 https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc2/#files

您对问题的解决满意吗？
是的
不

@mihaimaruseac
有希望发布Mac吗？

TF 2.2.0-rc2 已经发布，可以安装 Python 3.8 轮子。 https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc2/#files

这个产品准备好了吗？ 我不能这么说！ 那为什么要关闭issue呢？ 你们做完了吗？ 你有最终的具体日期吗？ 请不要浪费我们的时间，py38 已经一年多了。 对于其他任何人：请闭嘴并停止使问题脱轨，直到它结束。

抱歉，错误关闭。 重新开放。

我们发布 RC 有两个原因：这样人们可以及早进行测试并确定主要的回归（因为我们只是出于安全原因才发布补丁），并且希望处于前沿且不想从源代码编译的人可以仍然可以访问在新基础设施上编译的 pip。 RC 版本可以在pip install期间指定。

此外，一旦 RC 版本发布，您就可以确定最终版本最多提前几周发布，具体取决于 RC 中确定的回归数量。 我们在 RC2 中，本周发布的版本很可能是最终版本。

@j-pb：不幸的是，上游团队一直没有响应为在 MacOS 上构建提供支持。 我们现在可能不得不继续在 MacOS 上发布 3.8 版本，并在上游问题得到解决后上传 python 3.8 的 pip

@mihaimaruseac 对了！ 谢谢你的提醒:)

点安装张量流==2.2.0rc2
错误：找不到满足 tensorflow==2.2.0rc2 要求的版本（来自版本：无）
错误：找不到 tensorflow==2.2.0rc2 的匹配分布

@acegilz对操作系统进行评论以及解决此错误所采取的确切步骤很有用。
pip install tensorflow==2.2.0rc2在 Ubuntu 和 Windows 10 上都可以正常工作，使用 64 位 Python 3.8。 python -VV可以帮助您查明问题。

@acegilz您确定您使用的是 python 3.8而不是3.8.2吗？
pip install tensorflow==2.2.0rc2适用于 3.8，但不适用于 3.8.2 我必须添加一个带有普通 3.8.0 安装的虚拟环境才能工作。

这是非常令人惊讶的。 3.8 的包应该适用于所有补丁
发布。

@constantinexisc它应该适用于 3.8 和 3.8.2。 目前尚不清楚@acegilz使用的是哪个操作系统，但此时没有可用于 MacOS 的 python 3.8 轮子。

Linux 和 Windows 应该可以正常工作， https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc2/#files

嗯，这很奇怪。 我在使用 Windows 10 内部人员，所以我不会费心去弄清楚为什么我的 3.8.2 安装在 2.2.0rc2 上不起作用，现在在 3.8 上工作正常。

@constantinexisc罪魁祸首很可能是 64 位和 32 位 python 版本。 您能否通过运行相应的python.exe -VV并比较结果来检查两个 python 二进制文件？ TF 2.2.0rc2 Windows Wheels 仅适用于 64 位 Python。

我会诅咒你是对的！ 3.8.2 是 32 位版本。 我是如何安装 32 位 python 的。我的视力需要一些工作。 谢谢解惑😅

RC3 出来了，所有 3 个操作系统都有

安装了较旧 macos 的人可以验证我们的 mac 映像吗？
我们必须在 macos catalina 上构建，因此，我们希望在发布最终版本之前确保它们在旧版本上正常运行。

Ubuntu 20.04 将附带 Python 3.8.x（可能是 3.8.2），因此这意味着您还不能在其上安装 tensorflow。

@fcole90这并不完全正确。 首先，您始终可以将 virtualenv 与另一个 python 一起使用。 但同样在本周晚些时候或下周初，我们将发布适用于 Python 3.8 的 tf 2.2 final

是的，我当然是指随附的 python。 我也在 virtualenv 中为自己安装了 3.7。 顺便说一句，很高兴听到你很快就会发布那个版本 😃

确认我可以使用 MacOS 10.14.6 和 Python 3.8.2“导入 tensorflow”

(venv) ➜  src sw_vers
ProductName:    Mac OS X
ProductVersion: 10.14.6
BuildVersion:   18G4032
(venv) ➜  src pip list | grep tensorflow
tensorflow             2.2.0rc3   
tensorflow-estimator   2.2.0rc0   
WARNING: You are using pip version 19.2.3, however version 20.0.2 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
(venv) ➜  src python
Python 3.8.2 (default, Mar 11 2020, 00:28:52) 
[Clang 11.0.0 (clang-1100.0.33.17)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow
>>> 

@jontignis感谢您的验证。

在 rc4 中，pip 包仍然声明支持 2.7（与文档所说的相反），但不是 3.8：

 # PyPI package information.
    classifiers=[
        ...
        'Programming Language :: Python :: 2',
        'Programming Language :: Python :: 2.7',
        'Programming Language :: Python :: 3',
        'Programming Language :: Python :: 3.4',
        'Programming Language :: Python :: 3.5',
        'Programming Language :: Python :: 3.6',
        'Programming Language :: Python :: 3.7',
        'Topic :: Scientific/Engineering',
        ...
    ],

最终版本是否有希望支持 3.8？

@mjmikulski 2.x drop 和 3.8 intro 于 3 月初（https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/37384）推出，应该是 2.2 版本的一部分。 这些分类器仅用于元信息，您今天已经可以在所有支持的平台 (https://pypi.org/project/tensorflow/2.2.0rc4/#files) 上使用 rc4 Python 3.8 轮子，无论是 CPU 还是 CUDA 10.1。 CUDA 10.2 需要手动构建，已知至少适用于 Linux 和 Windows。

@mihaimaruseac任何想法为什么https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/37384没有合并到 r2.2 分支？

@ahtik ：没有 PR 可以挑选。 在上面

39188 应该修复

是的！！ 这在 11 小时前发布的TensorFlow 2.2.0 中得到了修复。

现在我们终于可以关闭它了。 很长一段时间，直到最终发布道歉。

您对问题的解决满意吗？
是的
不

上帝保佑。 请尽快发布以下版本。

如果我们发现有问题，我们宁愿不发布它。 有时这会导致等待更长的时间。

我仍然无法通过运行在windows 10 (64bit -2004 ) python 3.8.2上安装tensorflow

pip install tensorflow

它返回此错误：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow

我也尝试使用这个命令：

python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-2.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

这也不起作用并返回此错误：
ERROR: tensorflow_gpu-2.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.

我现在怎么

@Protoy2938 python -VV是否确认您使用的是 python v3.8.2 AMD64/64 位？ 这听起来像是 32 位和 64 位 python 二进制问题。

pip --version # 链接到 Python 3.8 还是旧版 Python？
pip3 --version # 链接到 Python 3.8？

python3.8 -m pip install tensorflow

py --version # 如果 Python 3.8 那么
py -m pip install tensorflow

@cclauss通常python --version没有用，因为它不显示 32 位和 64 位构建信息，这会一直导致问题，因为 python.org 下载站点位于https://www.python.org /downloads/默认为 32 位 Windows 安装程序，甚至没有警告是 32 位。 python -VV显示版本和 32 位与 64 位信息。

@ahtik ， python -W返回

Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59, Feb 25 2020, 22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]

我设备的处理器：
intel(r) core(tm) i5-6200u cpu @ 2.30ghz 2.40ghz

@Protoy2938你去吧:) 用 64 位版本替换你的 32 位 python，它很好。 Tensorflow 不支持 32 位架构。 i5-6200u 。

我无法安装它。 当我运行python3.8 -m pip install tensorflow此错误 >> ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for tensorflow

@AsmaTidafi python -W ？ 如果存在解决方案，请阅读上面的消息

@mihaimaruseac

Python 3.8.0 (default, Nov 12 2019, 19:43:25)
[GCC 5.4.0]

操作系统？ CPU版本和架构？ pip --version ? pip3 --version ? 在确保此处提供的解决方案不适用后，我建议打开一个新问题并填写问题模板：

1. 检查您的 CPU 是否支持 64 位二进制文​​件和 AVX
2. 检查您的 Python 是否为 64 位
3. 检查pip是否已更新到最新版本

@AsmaTidafi也可以试试python -VV或者在你的情况下可能是python3.8 -VV 。 我在@mihaimaruseac和其他人的帮助下使用了它，并意识到我上次设置新计算机时正在 64 位 Windows 上运行 32 位版本的 Python。 Windows 用户的默认 Python 下载链接是 32 位的，因此在安装过程中很容易出错； 幸运的是，如果是这种情况，很容易卸载然后重新安装 64 位版本。

1.以上所有方法都不起作用。当我输入 tensorflow --version 时，没有显示模块“tensorflow”。
NameError Traceback（最近一次调用最后一次）
在
----> 1张量流--v

NameError：未定义名称“tensorflow”
尽管在 pip install tensorflow 上显示满足要求

• python3 --version
• python3 -VV # Vee-Vee，不是 W
• python3 -c "import tensorflow ; print(tensorflow.__version__)"

嗨，感谢您的回复，但实际上当我运行时它显示 python-3 是
没有定义的。
请看看我如何下载 tensorflow 我尝试了一切

2020 年 7 月 8 日星期三下午 12:45 Christian Clauss [email protected]
写道：

>

• python3 --version
• 蟒蛇3 -W
• python3 -c“导入张量流；打印（张量流。版本）”

—
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.

您使用的是 Linux、macOS 还是 Windows？

如果是 Windows，请在上面的示例中使用py而不是python3 。

如果在 Linux 或 macOS 上，请尝试which -a python3 ; which -a python

没有同样的错误
python3 -c“导入张量流；打印（张量流。版本）”
错误：

文件 ”", 第 1 行 py -c 导入
张量流^语法错误：无效语法

2020 年 7 月 8 日星期三下午 12:54 Christian Clauss [email protected]
写道：

您使用的是 Linux、macOS 还是 Windows？

如果是 Windows，请在上面的示例中使用 py 而不是 python3。

如果在 Linux 或 macOS 上，请尝试 which -a python3 ； which -a 蟒蛇

—
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.

你一定忘记了上面语句中的引号。
py -VV的结果是什么？

@Aanyajain
试试python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'

您是否尝试先安装 tensorflow？ 来自 CLI 的完整语法： python3 -m pip install tensorflow

@cclauss我认为*与_字符可能存在与降价格式有关的问题。 我只是使用代码格式来更新命令，以便可以正确复制和粘贴。

是的，先生，我试过了，它显示错误：

文件 ”", 第 1 行 python3 -m pip
安装 tensorflow ^SyntaxError：语法无效

2020 年 7 月 8 日星期三下午 3:07 Conrad Sollitt通知@github.com
写道：

@Aanyajain https://github.com/Aanyajain
试试 python3 -c 'import tensorflow as tf; 打印（tf.__version__）'

您是否尝试先安装 tensorflow？ 来自 CLI 的完整语法：python3
-m pip 安装张量流

@clauss https://github.com/cclauss我认为可能有问题
* 与 _ 字符与降价格式有关。 我刚用
代码格式化以更新命令，以便可以正确复制和
粘贴。

—
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.

@Aanyajain
听起来您的 Python 设置可能有问题； 看起来python或python3命令在您的本地机器上运行ipython的版本。 您可以尝试以下操作并报告吗？：

1) 创建文件： tf_ver.py
~将张量流导入为 tf打印（tf.__version__）~

2）然后运行：
python tf_ver.py' or python3 tf_ver.py'

你好先生，我有一个新问题，我无法在 jupyter notebook 中运行任何 cmd
没有像顶部的符号那样连接起来，当我运行任何
指挥部，你能帮忙吗？它不起作用我不知道该怎么办
在网上到处搜索什么都没有。如果它连接了然后生病了
可能尝试运行您刚刚发送的内容。
请帮助我急需它。

2020 年 7 月 8 日星期三下午 3:41 Conrad Sollitt通知@github.com
写道：

@Aanyajain https://github.com/Aanyajain
听起来您的 Python 设置可能有问题； 看起来像
python 或 python3 命令在本地运行 ipython 版本
机器。 您可以尝试以下操作并报告吗？：

1. 创建文件： tf_ver.py

将张量流导入为 tf
打印（tf.__version__）

1. 然后运行：
   python tf_ver.py' 或 python3 tf_ver.py'

—
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.

@Aanyajain请打开一个新问题。 在这种情况下，您的系统似乎处于不良状态，而不是 TensorFlow 的问题。 对于与操作系统设置相关的问题，我们建议使用 StackOverflow。

编辑：锁定此对话，因为原始问题已解决，并且有很多人订阅了此内容。 我们不希望所有其他问题都收到通知。 请打开新问题，填写问题模板，因为这将使调试更容易。