tf.add_to_collection是把变量放入一个集合，把很多变量变成一个列表；tf.get_collection是从一个集合中取出全部变量，返回值是一个列表；tf.add_n是把一个列表的东西都依次加起来：

import tensorflow as tf
import numpy as np

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.global_variables_initializer())
    print(tf.get_collection('loss'))
    print(sess.run(tf.add_n(tf.get_collection('loss'))))

执行结果：

[<tf.Variable 'v1:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'v2:0' shape=(1,) dtype=float32_ref>]
[2.]