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。

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。