Created by: wzzju

所有的 elementwise op 有一个name的参数，如果name != None, 则output variable的name 就等于用户传入的name，这会导致 如果多个elementwise op 设置了相同的name，则他们会被强行指定的是同一个Variable，会导致与用户期望的行为不一致

复现代码如下：

import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

x = fluid.data(name="x", shape=[1], dtype='float32')
y = fluid.data(name="y", shape=[1], dtype='float32')
z = fluid.data(name="z", shape=[1], dtype='float32')

c = fluid.layers.elementwise_add( x, y, name = "add")
fluid.layers.Print( c )

d = fluid.layers.elementwise_add( y, z, name = "add")
fluid.layers.Print( d )

h = c + d
fluid.layers.Print( h )

place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(feed={ "x" : np.ones( (1), "float32") * 2 , "y" : np.ones( (1), "float32" ) * 3, "z" : np.ones( (1), "float32") * 5 }, )

x = 2 y = 3 z = 5 c = 5 d = 8 h 应该等于 13，但是出现了bug，等于了16，原因是 在执行 h = c + d的时候，由于c 和d的name 是同一个，其实指向的是同一个Variable，等于第二个elementwise_add 返回的结果。