Это, вероятно, самый простой способ сделать это:

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.4

Если вы хотите увидеть все доступные версии, вы можете проверить https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/json

Я настоятельно рекомендую вам использовать virtualenv или conda для изоляции вашей установки tensorflow, особенно если вы хотите протестировать разные версии и версии CPU/GPU.

Я нахожу существующие ответы неудовлетворительными, поскольку ОП спрашивал конкретно об Anaconda, но ответы - это просто установка pip.

Вы можете перечислить доступные версии для установки, выполнив

conda search tensorflow-gpu

который должен дать вам некоторый результат, который выглядит как

Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
tensorflow-gpu                 1.4.1               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.5.0               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.6.0               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.7.0               0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.8.0      h7b35bdc_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 1.9.0      hf154084_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.10.0      hf154084_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.11.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.12.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.13.1      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.14.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                1.15.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 2.0.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 2.1.0      h0d30ee6_0  pkgs/main           
tensorflow-gpu                 2.2.0      h0d30ee6_0  pkgs/main

Если вам нужно указать конкретный канал, вариант -c/--channel вам в помощь, например:

conda search -c conda-forge tensorflow-gpu

Затем вы можете выбрать свою версию, передав ее команде установки, например:

conda install tensorflow-gpu==2.0.0

Если вам нужна опция канала в вашем поиске, вы должны добавить ту же опцию к команде conda install. Обратите внимание, что это будет работать так же для tensorflow (т.е. не для версии GPU), просто соответствующим образом измените имя пакета.

Конфигурация YAML

Если вы используете файлы конфигурации среды YAML, вы можете сделать то же самое:

# environment.yaml
name: my_conda_env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - tensorflow-gpu=2.0.0

Создайте свою среду с помощью команды:

conda env create -f environment.yaml

или если вы измените версию уже созданной среды:

conda env update -f environment.yaml

Я предполагаю, что вы используете Windows, python3.5 и версию процессора tensorflow.

давайте сначала создадим среду conda.

C:> conda create -n tensorflow python=3.5 
C:> activate tensorflow
 (tensorflow)C:>  # Your prompt should change 

После успешного создания среды conda введите правильную команду для установки конкретной версии. Я проведу вас через установку трех разных версий.

Для установки версии r1.0

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

Для установки версии r1.3

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

Чтобы установить версию master

(tensorflow)C:> pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 

дайте мне знать, если это то, что вы ищете