【2019.2.27更新】
Tensorflow1.13版本已经正式发布，现在Python3.7直接安装Tensorflow即可。
pip install tensorflow
本文的历史使命宣告结束╰(°▽°)╯
如果读者希望在Python3.7环境下安装低于1.13版本的Tensorflow，请向下查阅有关内容。
【2019.2.15更新】
Tensorflow1.13版本将正式支持Python3.7，目前还未正式发布，可以安装RC版本。
注意：同时需要把NumPy升级到最新版本
pip install tensorflow==1.13.0rc1
pip install numpy --upgrade
经测试，Mac、Windows、Linux下都可以正常运行。
让我们共同期待Tensorflow1.13版本的正式发布吧！
【2019.1.7更新】
关于Windows下出现“找不到DLL”错误，导致无法import的问题：
需要修改_pywrap_tensorflow_internal.pyd，可以参考这个GitHub Link。
该文件为二进制文件，最快捷的方式是利用https://hexed.it/这一网站进行修改。对于CPU版本，找到python36（一处），将其替换为python37即可。
我已经修改了一个适用于CPU的版本并上传到百度网盘，链接: https://pan.baidu.com/s/14jTm2LUmjmvSgYsjyNJ9hw 提取码: i453
下载后替换Python37\Lib\site-packages\tensorflow\python\目录下的同名文件即可。
如果需要GPU支持，则需要按照上面链接中的方法，进一步修改_pywrap_tensorflow_internal.pyd和Python37\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform目录下的build_info.py文件。
具体操作为：将_pywrap_tensorflow_internal.pyd中的64_90全部替换为64_92，将build_info.py中的64_90替换为64_92，9.0替换为9.2。
【11.27更新】最新版本的tensorflow 1.12.0已经修改了async变量名，可以直接安装，方法如下
# Mac
pip install https://download.tensorflow.google.cn/mac/cpu/tensorflow-1.12.0-py3-none-any.whl
# Linux CPU
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
mv tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
# Linux GPU
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
mv tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl tensorflow_gpu-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
# Windows CPU
# 下载https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
# 重命名文件，将36改为37
pip install tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
# Windows GPU
# 下载https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
# 重命名文件，将36改为37
pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
注意：Linux和Windows环境下，下载的wheel包在名称中显示声明了版本号，为了能够用pip正常安装，需要一点小trick，也就是将wheel文件改名。
使用时可能会有RuntimeWarning: compiletime version 3.6 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.7，并不影响使用，可以忽略。
如果需要使用tensorflow 1.10.0或更早的版本，下面👇的方法仍然适用。
Mac
Homebrew作为一个包管理器什么都好，就是在版本管理方面不太方便。默认只能装最新版本，想回退到老版本得费不少劲。这不，Python升级成3.7之后，就遇到了问题：
不能导入tensorflow了！！！
这可是出大事了。咋办呢？搜索了很久后在github上找到了解答：原网页链接
具体来说，原因就是Python3.7新引入了保留字async，而tensorflow的代码里，将其作为了变量名。要修改，方法也很简单：
首先找到下面这个文件：
/usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py
（如果用的是Anaconda这类发行版，就到对应的site-packages目录下找，不过用Anaconda的应该没这个问题，因为Anaconda还没有升级到Python3.7），然后搜索async（注意区分大小写），全部替换为async1，保存关闭。
【11.21更新】注意，这里只替换单独的
async（请参考下方“太阳家的猫”同学的评论。）
打开IPython测试一下：
import tensorflow as tf
没有问题，成功导入啦。
附：在Python3.7下安装tensorflow
因为现在tensorflow还没有官方添加对Python3.7的支持，所以用pip直接安装是搜索不到合适的tensorflow包的，这时候就需要直接从.whl安装。具体方法为（以Mac为例）：
pip install https://download.tensorflow.google.cn/mac/cpu/tensorflow-1.10.0-py3-none-any.whl --upgrade
如果访问不了这个地址的，请自行解决。
安装好之后，就按照上面的方法修改一下async就可以啦。
