Checklist

• 1. 我已经搜索过相关问题，但没有得到预期的帮助.
• 2. 最新版本中该错误尚未修复.
• 3. 请注意，如果您提交的Bug描述缺少相应的环境信息和最小可复现的demo，我们将很难复现和解决该问题，从而降低收到反馈的可能性，甚至该问题将被关闭.

🐞 问题详细描述

mindformers/pynative/layers/dropout.py 中 Dropout 在 drop_prob=0.0 时仍会调用底层 mindspore.mint.nn.functional.dropout。

当 dropout 概率为 0 时，语义上 dropout 已关闭，训练态下也应直接返回输入，不应继续下发 dropout 算子。当前行为会产生不必要的算子执行/图中节点，影响性能和算子行为预期。

最小复现逻辑：

import mindspore as ms
from mindspore import context
from mindformers.pynative.layers.dropout import Dropout

context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)

x = ms.ops.randn((2, 4, 16), dtype=ms.float32)
dropout = Dropout(0.0)
dropout.set_train(True)

out = dropout(x)

预期行为：

drop_prob=0.0 时直接返回输入，不调用底层 dropout 算子。
实际行为：

drop_prob=0.0 且 training=True 时仍进入底层 dropout 

### 详细的环境信息描述
            
MindFormers 分支：master / 当前开发分支
执行模式：PYNATIVE_MODE
影响模块：mindformers/pynative/layers/dropout.py
硬件/驱动/MindSpore 版本：所有版本

### 其他辅助信息

parallel_core/training_graph/transformer/dropout.py 中已有类似短路逻辑：

if not self.training or not self.use_dropout:
    return x
pynative dropout 实现应保持一致：当 drop_prob=0.0 或 eval 模式时直接返回输入。
            

### 版本信息
 
MF当前master

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