tf.add_to_collection(name,value)用来把一个value放入名称是“name”的集合，组成一个列表。

        tf.get_collection(key,scope=None)用来获取一个名称是“key”的集合中的所有元素，返回的是一个列表，列表的顺序是按照变量放入集合中的先后；scope参数可选，标识的是名称空间（名称域），如果指定，就是返回名称域中所有放入“key”的变量的列表，不指定则返回所有变量。

        tf.add_n(inputs,name=None)，把所有“inputs”列表中的所有变量值相加，name可选，是操作的名称。

## coding: utf-8 ##
import tensorflow as tf
 
v1 = tf.get_variable(name='v1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1))
tf.add_to_collection('output', v1)  # 把变量v1放入‘output’集合中
v2 = tf.get_variable(name='v2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(2))
tf.add_to_collection('output', v2)
v3 = tf.get_variable(name='v3', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(3))
tf.add_to_collection('output',v3)
 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    print tf.get_collection('output')    # 获取'output'列表内容
    print sess.run(tf.add_n(tf.get_collection('output')))  # tf.add_n把列表中所有内容一次性相加
 
 
# print:
# [<tf.Variable 'v1:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'v2:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'v3:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>]
# [ 6.]