Tensorflow学习之重要函数日志

1.tensorlayer.prepro.threading_data(data=None,fn=None,thread_count=None,**kwargs):

        参数：data：the data to be processed

                    fn:the function for data processing

                    thread_count:the number thread to use

并行Threading：类似于pytorch中的dataloader，可以使用一系列数据处理函数fn对图像和label同时处理，也可单独对一个处理

如：images=tl.prepro.threading_data(images,tl.prepro.zoom)  fn的参数由第一个参数传入

2.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(name)：获取该列表    tf.add_n()：将列表中的元素加起来

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

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

tf.add_to_collection('loss',v1)

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'))))