base里面有tensorflow而tensorflow环境下没有tensorflow

看起来您提到的情况可能存在一定的误解。Base (通常指基础库或依赖) 包含 TensorFlow 并不意味着在 TensorFlow 环境下还需要安装 TensorFlow。当你在一个项目或者环境中，已经包含了 TensorFlow 库（例如，如果你在Python中通过pip安装了TensorFlow），那么在该环境下的其他程序就不需要再次安装它，因为它们可以直接使用已经存在的TensorFlow版本。

然而，如果Base中确实包含了一个特定版本的TensorFlow，但在当前运行的环境中TensorFlow版本不匹配，可能会导致兼容性问题。在这种情况下，你需要确认Base引用的是不是最新或兼容的TensorFlow版本，并且确保你的工作环境已正确配置。

相关问题

base环境安装不了tensorflow

您好！对于安装TensorFlow，有几种不同的方法可以尝试。首先，请确保您已经安装了合适版本的Python。TensorFlow支持Python 3.5-3.8版本。

如果您遇到了base环境安装不了TensorFlow的问题，您可以尝试以下步骤：

1. 确保您已经激活了base环境。可以使用以下命令激活：

conda activate base

2. 更新conda和pip，以确保它们是最新版本：

conda update conda
conda update pip

3. 尝试使用pip安装TensorFlow而不是conda。在激活了base环境的情况下，使用以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow

4. 如果您使用的是GPU版本的TensorFlow，还需要安装CUDA和cuDNN。请根据您的TensorFlow版本和GPU型号，参考TensorFlow官方文档中的CUDA和cuDNN安装指南进行操作。

5. 如果以上方法仍然无法解决问题，可以尝试创建一个新的环境，并在其中安装TensorFlow。首先创建一个新的环境，然后激活它：

conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv

然后使用pip安装TensorFlow：

pip install tensorflow

希望这些步骤能帮助您成功安装TensorFlow。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，我将尽力帮助您解决。

base环境和tensorflow环境不在同一个盘里

这个问题可以回答。您可以将 TensorFlow 环境的路径添加到系统环境变量中，这样就可以在任何位置使用 TensorFlow 环境了。或者您也可以在使用 TensorFlow 时，手动指定 TensorFlow 环境的路径。