怎么调用base上的tensorflow

在TensorFlow中，如果你想要从一个基础类或者模块（通常称为`BaseModel`或类似名称）上调用某个函数，例如初始化或者训练方法，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的子类（通常是`DerivedModel`或其他派生自`BaseModel`的类）继承了这个基础类，并实现了必要的属性和方法。

class DerivedModel(BaseModel):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        # ... 实现必要的初始化

    def train(self, data, epochs):
        # 调用基类的train方法，并在此基础上添加额外逻辑
        self.base_train_method(data, epochs)
        self.custom_training_logic()

2. 然后，在子类的实例化过程中，通过`super()`调用基础类的构造函数（如`__init__`），以设置初始状态。

3. 当需要调用基础类的方法时，直接在子类的方法中调用即可，如上面例子中的`self.base_train_method(data, epochs)`。

4. 如果`BaseModel`中有纯虚函数或者其他需要在子类中覆盖的方法，确保子类实现了它们。

注意，这里的`base_train_method`是假设`BaseModel`有一个名为`train`的方法，你需要确保它存在于`BaseModel`中并允许在其子类中被调用。