tf.identity是否可用于复制内存中的变量（Tensorflow）？

Question

我想保留Tensorflow变量的副本，以避免为了减少I / O操作而不得不跟踪使用文件保护程序的最佳纪元运行情况。这是在内存中保持最佳可变状态的一种方法。本质上，我想做这样的事情：

# Creating the graph and training batches.
# Training loop.
for i in range(10):
    loss = self.train_iteration(batch)
    if loss_improved(loss):
        copy_var = tf.identity(self.var_to_copy)

# Copy back the copy_var into var_to_copy
var_to_copy = tf.identity(copy_var)

saver = tf.train.Saver(var_to_copy)
saver.save(sess, variables_file_path, write_meta_graph=False, write_state=True)

我的问题：
-是tf.identity是正确的选择，还是我应该使用tf.variable。
-如果tf.identity的输出不是变量，则tf.train.Saver（）是否会按预期工作。
-有更清洁的方法吗？