Oppdatert april 2024: Slutt å få feilmeldinger og senk systemet med optimaliseringsverktøyet vårt. Få den nå på denne koblingen
- Last ned og installer reparasjonsverktøyet her.
- La den skanne datamaskinen din.
- Verktøyet vil da fiks datamaskinen din.
Tensor Flow er en åpen kildekode-kunstig intelligensplattform som inkluderer enorme biblioteker og ressurser. En nerd kan lett installer Python og PyCharm på systemene deres. Når du prøver å installere Tensorflow, oppstår det imidlertid en feil: “Ingen versjon funnet som oppfyller kravene til TensorFlow. Ingen passende distribusjon funnet for TensorFlow. “
Denne feilen kan ha flere grunner. Vi tar det et skritt videre og fikser det til vi kan bli kvitt denne feilen på Windows.
Sjekk Python-versjonen på systemet ditt
Hvis du bruker Windows 10 med Python 3.6X, bruker du sannsynligvis 32-bit Python. TensorFlow er bare kompatibel med 64-biters versjonen. Installer 64-biters versjoner og angi PATH-miljøvariabelen. Ved å legge til banen til Python-kjørbare filer, kan du få tilgang til python.exe ved å skrive inn python-nøkkelordet. Hvis PATH-variabelen ikke er angitt, oppstår det en feil. For å løse dette problemet, må du angi hele veien.
Oppdatering fra april 2024:
Du kan nå forhindre PC -problemer ved å bruke dette verktøyet, for eksempel å beskytte deg mot tap av filer og skadelig programvare. I tillegg er det en fin måte å optimalisere datamaskinen for maksimal ytelse. Programmet fikser vanlige feil som kan oppstå på Windows -systemer uten problemer - du trenger ikke timer med feilsøking når du har den perfekte løsningen på fingertuppene:
- Trinn 1: Last ned PC Repair & Optimizer Tool (Windows 10, 8, 7, XP, Vista - Microsoft Gold-sertifisert).
- Trinn 2: Klikk på "start Scan"For å finne Windows-registerproblemer som kan forårsake PC-problemer.
- Trinn 3: Klikk på "Reparer alle"For å fikse alle problemer.
Nedgrader Python-versjonen din til Anaconda
TensorFlow støtter bare Python 3.6.x og 64-bit. Hvis du bruker en GUI som Anaconda og Python 3.7, må du oppgradere til Pythin3.6 for å installere Tensorflow.
Oppdater pakkeinstallasjonsprogrammet for Python
Pip er et pakkeinstallasjonsprogram for Python, og vi kan bruke pip til å installere pakker fra Python Package Index og andre indekser. Selv om oppdateringer utgis regelmessig hver tredje måned, og disse pakkene må oppdateres manuelt på systemet ditt ved å kjøre visse kommandoer. Hvis de ikke er utdaterte, kan de forårsake denne Tensorflow-installasjonsfeilen. Så la oss oppdatere pip-pakken ved å kjøre følgende kommandoer slik at alle pakkene oppdateres automatisk:
pip installer - oppgrader pip
pip install - oppgradere https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl
Forhåpentligvis, etter oppdatering av Pip-pakkene, vil installasjonen din gå glatt, og du kan nå utvikle interessante programvareprosjekter med Tensorflow.
TensorFlow-versjonen er kanskje ikke kompatibel med Python-versjonen din. Dette gjelder spesielt hvis du bruker en nyere versjon av Python. Det kan for eksempel være en forsinkelse mellom utgivelsen av en ny versjon av Python og utgivelsen av TensorFlow for den versjonen av Python. I dette tilfellet tror jeg alternativene ovenfor, som å nedgradere Python, kompilere TensorFlow fra kilden, og vente på at den riktige versjonen av TensorFlow skal utgis, er alle løsninger for mulige løsninger som du kan bruke til å installere Tensorflow på systemet ditt uten forstyrrelser. .
Ekspert Tips: Dette reparasjonsverktøyet skanner depotene og erstatter korrupte eller manglende filer hvis ingen av disse metodene har fungert. Det fungerer bra i de fleste tilfeller der problemet skyldes systemkorrupsjon. Dette verktøyet vil også optimere systemet ditt for å maksimere ytelsen. Den kan lastes ned av Klikk her
CCNA, Webutvikler, PC Feilsøking
Jeg er en datamaskinentusiast og en praktiserende IT-profesjonell. Jeg har mange års erfaring bak meg i dataprogrammering, feilsøking og reparasjon av maskinvare. Jeg er spesialisert på webutvikling og database design. Jeg har også en CCNA-sertifisering for nettverksdesign og feilsøking.