Refine the gradient calculation errors caused by renaming in while_grad

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修复WhileOp反向计算中梯度计算错误的bug。
问题1.目前WhileOp的反向计算，对于既是其input又是output的变量的梯度值计算存在问题，如下面的代码：

import paddle.fluid.layers as layers
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

x = fluid.data(name='x', shape=[1], dtype='float32')
x.stop_gradient = False
i = fluid.data(name='i', shape=[1], dtype='float32')
i.stop_gradient= False
feed_x = np.ones(1).astype('float32')
feed_i = np.ones(1).astype('float32')

def cond(i, x):
    return i < 3

def body(i, x):
    x = x + i
    layers.increment(i)
    return i, x

out = layers.while_loop(cond, body, [i, x])
mean = fluid.layers.mean(x)
fluid.backward.append_backward(mean)
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x': feed_x, 'i': feed_i}, fetch_list=[x.grad_name, i.grad_name, x, i])

在之前的逻辑中，最后fetch到的i.grad_name的值为1，x.grad_name的值为 0 ，结果结果是错误的。
在该PR修改之后， fetch到的i.grad_name的值为 2 ，x.grad_name的值为 1 ，计算正确。

问题2. 若反向计算中会使用前向计算中的变量时，目前的WhileOp会一直使用正向计算中最后一次的值

import paddle.fluid.layers as layers
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

x = fluid.data(name='x', shape=[1], dtype='float32')
x.stop_gradient = False
i = fluid.data(name='i', shape=[1], dtype='float32')
i.stop_gradient= False
feed_x = np.ones(1).astype('float32')
feed_i = np.ones(1).astype('float32')

def cond(i, x):
    return i < 3

def body(i, x):
    x = x * i
    layers.increment(i)
    return i, x

out = layers.while_loop(cond, body, [i, x])
mean = fluid.layers.mean(x)
fluid.backward.append_backward(mean)
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())

res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'x': feed_x, 'i': feed_i}, fetch_list=[x.grad_name, i.grad_name, x, i])

在之前的逻辑中，最后fetch到的i.grad_name的值为 6，x.grad_name的值为 0 ，结果结果是错误的。
在该PR修改之后， fetch到的i.grad_name的值为 3 ，x.grad_name的值为 2 ，计算正确。

修改思路：
问题1

• 分析：当变量既是WhileOp的Output又是其Input时，目前的while_gard逻辑中，在梯度计算时，其会对 inputs 和 params 进行梯度累加，但是按照数学知识可知，Output变量的梯度值不应进行累加的。
• 解决方法：按照梯度的数学计算规则，输出的梯度在循环过程中不应对其累加，而应该进行累乘，故在梯度计算的sum过程中去除了output的变量，用以确保梯度计算的正确。

问题2:

• 分析：反向梯度计算中使用前向计算的变量，因目前的逻辑中，输入变量在前向计算过程中只会在主scope中保存，在sub_scope中并未保存，所以当反向计算需使用前向计算的变量时，其仅能拿到主scope中保存的变量（因只保存一份，所以其值为正向运算中最后一次循环后的值），也因为在scope中只有一份的缘故，反向计算过程的循环过程中拿到的变量都是相同的。这就导致梯度计算错误。
• 解决方法：上述问题出现的原因就是变量只保存了一份而导致的。为了避免这个问题，所以在前向计算的每次循环开始前的输入变量值保存至对应的sub_scope中。但是这个地方会涉及到 in_place 操作与非in_place 操作的不同，所以在保存变量之前，特地将涉及in_place 操作的变量剔除，以保证梯度计算的正确性。

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