diff --git a/chapter_frontend_and_ir/intermediate_representation.md b/chapter_frontend_and_ir/intermediate_representation.md
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@@ -50,7 +50,7 @@ Graph，DAG)、控制流图(Control-Flow Graph，CFG)等。
 AST抽象语法树采用树型中间表示的形式，是一种接近源代码层次的表示。对于表达式$a*5+a*5*b$，其AST表示如 :numref:`AST_DAG`所示。可以看到，AST形式包含$a*5$的两个不同副本，存在冗余。在AST的基础上，DAG提供了简化的表达形式，一个节点可以有多个父节点，相同子树可以重用。如果编译器能够证明$a$的值没有改变，则DAG可以重用子树，降低求值过程的代价。
 
 ![AST图和DAG图](../img/ch04/中间表示-ASTDAG.svg)
-:width:`600px`
+:width:`400px`
 :label:`AST_DAG`
 
 3、混合中间表示
@@ -99,12 +99,36 @@ IR作为PyTorch模型的中间表示，通过JIT即时编译的形式，将Pytho
 
 PyTorch框架采用命令式编程方式，其TorchScript
 IR以基于SSA的线性IR为基本组成形式，并通过JIT即时编译的Tracing和Scripting两种方法将Python代码转换成TorchScript
-IR。如 :numref:`TorchScript_IR`给出了Python示例代码及其TorchScript
-IR。
+IR。如下Python代码使用了Scripting方法并打印其对应的中间表示图：
+```python
+import torch
 
-![Python代码及输出的TorchScript IR](../img/ch04/中间表示-torchscript.png)
-:width:`800px`
-:label:`TorchScript_IR`
+@torch.jit.script
+def test_func(input):
+    rv = 10.0
+    for i in range(5):
+        rv = rv + input
+        rv = rv/2
+    return rv
+
+print(test_func.graph)
+```
+该中间表示图的结构为：
+```
+graph(%input.1 : Tensor):
+  %9 : int = prim::Constant[value=1]()
+  %5 : bool = prim::Constant[value=1]() # test.py:6:1
+  %rv.1 : float = prim::Constant[value=10.]() # test.py:5:6
+  %2 : int = prim::Constant[value=5]() # test.py:6:16
+  %14 : int = prim::Constant[value=2]() # test.py:8:10
+  %rv : float = prim::Loop(%2, %5, %rv.1) # test.py:6:1
+    block0(%i : int, %rv.9 : float):
+      %rv.3 : Tensor = aten::add(%input.1, %rv.9, %9) # <string>:5:9
+      %12 : float = aten::FloatImplicit(%rv.3) # test.py:7:2
+      %rv.6 : float = aten::div(%12, %14) # test.py:8:7
+      -> (%5, %rv.6)
+  return (%rv)
+```
 
 
 TorchScript是PyTorch的JIT实现，支持使用Python训练模型，然后通过JIT转换为语言无关的模块，从而提升模型部署能力，提高编译性能。同时，TorchScript
@@ -116,12 +140,38 @@ Jax机器学习框架同时支持静态图和动态图，其中间表示采用Ja
 Representation) IR。Jaxpr
 IR是一种强类型、纯函数的中间表示，其输入、输出都带有类型信息，函数输出只依赖输入，不依赖全局变量。
 
-![ANF文法与Jaxpr IR](../img/ch04/中间表示-Jaxpr.png)
-:width:`800px`
-:label:`Jaxpr`
 
 Jaxpr IR的表达采用ANF(A-norm
-Form)函数式表达形式，如 :numref:`Jaxpr`所示。ANF形式将表达式划分为两类：原子表达式(aexp)和复合表达式(cexp)。原子表达式用于表示常数、变量、原语、匿名函数，复合表达式由多个原子表达式组成，可看作一个匿名函数或原语函数调用，组合的第一个输入是调用的函数，其余输入是调用的参数。
+Form)函数式表达形式，ANF文法如下所示：
+
+```
+<aexp> ::=  NUMBER | STRING | VAR | BOOLEAN | PRIMOP
+           |  (lambda (VAR ...) <exp>)
+<cexp> ::=  (<aexp> <aexp> ...)
+           ｜ (if <aexp> <exp> <exp>)
+<exp> ::=  (let ([VAR <cexp>]) <exp>) | <cexp> | <aexp>
+```
+
+ANF形式将表达式划分为两类：原子表达式(aexp)和复合表达式(cexp)。原子表达式用于表示常数、变量、原语、匿名函数，复合表达式由多个原子表达式组成，可看作一个匿名函数或原语函数调用，组合的第一个输入是调用的函数，其余输入是调用的参数。如下代码打印了一个函数对应的JaxPr：
+```python
+from jax import make_jaxpr
+import jax.numpy as jnp
+
+def test_func(x, y):
+    ret = x + jnp.sin(y) * 3
+    return jnp.sum(ret)
+
+print(make_jaxpr(test_func)(jnp.zeros(8), jnp.ones(8)))
+```
+其对应的JaxPr为：
+```
+{ lambda ; a:f32[8] b:f32[8]. let
+    c:f32[8] = sin b
+    d:f32[8] = mul c 3.0
+    e:f32[8] = add a d
+    f:f32[] = reduce_sum[axes=(0,)] e
+  in (f,) }
+```
 
 Jax框架结合了Autograd 和 JIT，基于Jaxpr
 IR，支持循环、分支、递归、闭包函数求导以及三阶求导，并且支持自动微分的反向传播和前向传播。
@@ -182,13 +232,34 @@ typed）。每个节点需要有一个具体的类型，这个对于性能最大
 :width:`800px`
 :label:`MindIR`
 
-接下来我们通过 :numref:`MindIR_example`中的一段程序作为示例，来进一步分析MindIR。
+接下来我们通过如下的一段程序作为示例，来进一步分析MindIR。
 
-![MindIR的ANF表达](../img/ch04/中间表示-MindIR示例.png)
-:width:`600px`
-:label:`MindIR_example`
+```python
+def func(x, y):
+    return x / y
 
-在ANF中，每个表达式都用let表达式绑定为一个变量，通过对变量的引用来表示对表达式输出的依赖，而在MindIR中，每个表达式都绑定为一个节点，通过节点与节点之间的有向边表示依赖关系。其函数图表示如 :numref:`MindIR_graph`所示。
+@ms_function
+def test_f(x, y):
+    a = x - 1
+    b = a + y
+    c = b * func(a, b)
+    return c
+```
+
+该函数对应的ANF表达式为：
+```
+lambda (x, y)
+    let a = x - 1 in
+    let b = a + y in
+    let func = lambda (x, y)
+        let ret = x / y in
+        ret end in
+    let %1 = func(a, b) in
+    let c = b * %1 in
+    c end
+```
+
+在ANF中，每个表达式都用let表达式绑定为一个变量，通过对变量的引用来表示对表达式输出的依赖，而在MindIR中，每个表达式都绑定为一个节点，通过节点与节点之间的有向边表示依赖关系。该函数对应的MindIR的可视化表示如 :numref:`MindIR_graph`所示。
 
 ![MindIR的函数图表示](../img/ch04/中间表示-MindIR图.png)
 :width:`800px`