昇思MindSpore学习入门-静态图高级编程技巧神经网络模型的编译过程往往采用默认inline的方式，把层级的代码表达最终展开成一张扁平的计算图，一方面寻求最大的编译优化机会，另一方面也可以简化自动微分以及执行的逻辑。inline后形成的计算图包含了所有的计算节点，可以在更大的范围内进行优化，比如常量折叠、节点融合、并行分析等，也可以更好地实现内存分配，减少内存申请和性能开销。虽然inline优化对于运行期性能提升帮助非常大，但过度inline也带来了编译期的负担。例如随着计算图节点数量膨胀，执行pass的耗时也在急剧增长。