tf.add_to_collection，tf.get_collection和tf.add_n的用法

tf.add_to_collection：把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表

tf.get_collection：从一个结合中取出全部变量，是一个列表

tf.add_n：把一个列表的东西都依次加起来

例如：

import tensorflow as tf;  
import numpy as np;  
import matplotlib.pyplot as plt;  

v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0))
tf.add_to_collection('loss', v1)
v2 = tf.get_variable(name='v2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(2))
tf.add_to_collection('loss', v2)

with tf.Session() as sess:
	sess.run(tf.initialize_all_variables())
	print tf.get_collection('loss')
	print sess.run(tf.add_n(tf.get_collection('loss')))

输出：

[<tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7f6b5d700c50>, <tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7f6b5d700c90>]
[ 2.]