tensorflow loss定义添加与获取tf.losses.add_loss tf.losses.get_total_loss

一，tf.losses.add_loss 将外部定义的损失添加到损失集合中。
tf.losses.add_loss( loss, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES)
参数：
loss:损耗张量。
loss_collection:将损失添加到其中的可选集合。
二，tf.losses.get_total_loss函数

tf.losses.get_total_loss(    add_regularization_losses=True,    name='total_loss')

参数：
add_regularization_losses：一个布尔值，指示是否在总和中使用正则化损失。
name：返回张量的名称。

三，例子

loss=tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=response,
                                        labels=gt)
loss = tf.reduce_sum(loss, [1, 2])
batch_loss = tf.reduce_mean(loss, name='batch_loss')
tf.losses.add_loss(batch_loss)
total_loss = tf.losses.get_total_loss()
self.batch_loss = batch_loss
self.total_loss = total_loss