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参考：https://blog.csdn.net/dongfeig54321/article/details/102099095?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control&dist_request_id=1328626.12514.16153813394111169&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.control前文已经讲了，怎么样利用python的threading模块创建多线程并执行，这里来讲tensorflow中对线程的管理TensorFlow提供了tf.Coordinator来管理建立的多线程tf.Coordinator主要用于协同多个线程一起停止，并提供了should_stop、request_stop和join三个函数。1、在启动线程之前需要声明一个tf.Coordinator类，并将这个类传入每一个创建的线程中；2、启动的线程需要一直查询tf.Coordinatorl类中提供的should_stop函数，当这个函数的返回值为True时，则当前线程也需要退出;每一个启动的线程都可以通过调用request_stop函数来通知其他线程是否退出。实际上，当某一个线程调用request_stop函数之后，会影响其它线程should_stop函数的返回值，返回值将被设置为True，这样其他线程就可以同时终止。

import tensorflow as tfimport numpy as npimport threadingimport time# 线程中运行的程序，这个程序每隔1秒判断是否需要停止并打印自己的ID。def MyLoop(coord, worker_id):    # 使用tf.Coordinator类提供的协同工具判断当前线程是否需要停止并打印自己的ID    while not coord.should_stop():        # 随机停止所有线程        if np.random.rand() < 0.1:            print('Stoping from id: %d\n' % worker_id)            # 调用coord.request_stop()函数来通知其他线程停止            coord.request_stop()        else:            # 打印当前线程的ID            print('Working on id: %d\n' % worker_id)            # 暂停1秒            time.sleep(1)# 声明一个tf.train.Coordinator类来协同多个线程coord = tf.train.Coordinator()# 声明创建5个线程，将线程管理器送到线程中threads = [threading.Thread(target=MyLoop, args=(coord, id)) for id in range(5)]# 启动所有的线程for t in threads: t.start()# 等待所有线程退出coord.join(threads)

当所有线程启动之后，每个线程会打印各自的ID，于是前面5行打印出了他们的ID。然后在暂停1秒后，所有线程又开始第二遍打印ID。这个时候有一个线程退出的条件达到，于是调用coord.request_stop函数来停止所有其他线程。在打印Stoping from id: 3之后，其他线程仍然在输出，这是因为这些线程已经执行完coord.request_stop的判断，于是仍然会继续输出自己的ID，但在下一轮将退。

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