feat: use static capture for squeezenet1_1 json

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Description

为 PaddlePaddle 后端新增了 SqueezeNet 1.1 的计算图样本，并完成了标准校验流程。主要工作如下：

• 计算图提取：针对 PaddlePaddle 2.6+ 的 PIR (Program Intermediate Representation) 架构，通过 paddle.static.program_guard 成功捕获并导出了完整的静态计算图 JSON 文件。
• 模型代码对齐：在 model.py 中实现了 GraphModule 包装，修复了验证脚本在执行前向推理时可能遇到的 inputs 参数缺失导致的 NoneType 报错。
• 标准化校验：
  • 通过 graph_net.paddle.validate 的完整测试。
  • 成功生成并校验源码指纹 graph_hash.txt。
  • 完成前向推理一致性检查。
  • 提供完整的 input_meta.py 和 weight_meta.py 元数据。
• 自动化测试：新增了 graph_net/tests/test_squeezenet1_1_extract.py，方便后续复现提取逻辑。

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备注：本地验证环境为 AIStudio

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