identity:
n.身份; 本身; 本體; 特徵; 特有的感覺(或信仰); 同一性; 相同; 一致;
identity的意思是自身的意思，簡單說就是賦值。
x = tf.variable(0.0)
y=x和下面的：
x = tf.variable(0.0)
y=tf.identity(x)
的區別在於，x是tensor型別，直接利用=只是拷貝記憶體，而y不會作為乙個tensor在圖**現，（應該
是=不能過載的原因，所以需要我們呼叫函式來實現某些功能。）
如果希望y成為乙個tensor出現在圖中，=的右邊必須是乙個op，而遺憾的x是乙個tensor，所以
需要利用tf.identity來告訴告訴編譯器，y可以是乙個和x一樣的tensor。
至於使用場景：很多with tf.control_dependencies([list]):中的**必須是tensor才能執行，當然也有
一些其他的使用場景。下面是個別人給的小栗子：
x = tf.variable(1.0)
y = tf.variable(0.0)
x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1)
with tf.control_dependencies([x_plus_1]):
y = x
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.session() as session:
init.run()
for i in xrange(5):
print(y.eval())
結果：1.1.1.1.1
而更換後變成：2,3,4,5,6
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