Coordinater类用于线程讲解

多线程机制：其核心概念是指同一台设备能够并行处理多种任务。例如，在执行1+1与2+2两个运算时，单线程模式下需按顺序完成前者后再进行后者；而多线程模式则可实现两者的同步运算，从而在特定场景中有效缩短计算耗时。

接下来将借助Coordinator类来实现对线程的管理。

should_stop()：该函数的作用是判断当前线程是否已终止，若线程处于停止状态，则返回True。

request_stop()：该函数的功能是向线程发送终止请求。

join()：该函数用于等待指定的线程完成终止操作。

在启动线程之前，必须首先定义一个Coordinator类，并将此对象实例传递至每个所创建的线程中。通过调用Coordinator类所提供的should_stop()方法，当其返回值为True时，当前线程方可退出。同时，通过调用request_stop()方法，可以向其他正在运行的线程发出终止信号。

以下为具体示例：

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import threading
    import time
    #   定义每个线程执行的操作
    def thread_op(coordinator, thread_id):
    #   判断should_stop函数的状态，Tr