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PaddlePaddle框架有以下特点：
动态图和静态图：PaddlePaddle框架支持动态图和静态图两种模式。动态图模式下，可以使用Python控制流进行动态定义和训练模型，更加灵活；静态图模式下，可以进行高性能的模型训练和推理。
高性能和高效：PaddlePaddle框架通过并行计算、异步执行、自动优化等技术，提供高性能和高效的深度学习训练和推理能力。同时，PaddlePaddle框架还支持多卡并行训练和分布式训练，可以充分利用多机多卡资源。
多模态混合计算：PaddlePaddle框架支持多模态混合计算，可以将不同类型的数据输入模型，例如图像、文本、音频等，从而实现多模态任务的训练和推理。
丰富的模型库和工具：PaddlePaddle框架提供了丰富的深度学习模型库和工具，包括图像分类、目标检测、语义分割、文本生成等各种任务的模型，可以帮助用户快速构建和部署各种深度学习模型。
开放和易用：PaddlePaddle框架是开源的，用户可以自由使用和修改。同时，PaddlePaddle框架还提供了易用的API和丰富的文档，使得用户可以快速上手和使用框架。
总的来说，PaddlePaddle框架具有灵活性、高性能、多模态支持、丰富的模型库和易用性等特点，适合用于各种深度学习任务的开发和部署。
