动态图转静态图

相比动态图，静态图在部署方面更具有性能的优势。静态图程序在编译执行时，先搭建模型的神经网络结构，然后再对神经网络执行计算操作。预先搭建好的神经网络可以脱离Python依赖，在C++端被重新解析执行，而且拥有整体网络结构也能进行一些网络结构的优化。

动态图代码更易编写和debug，但在部署性能上，静态图更具优势。因此我们新增了动态图转静态图的功能，支持用户依然使用动态图编写组网代码。PaddlePaddle会对用户代码进行分析，自动转换为静态图网络结构，兼顾了动态图易用性和静态图部署性能两方面优势。