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PaddlePaddle框架的特点包括：
高效性：PaddlePaddle采用了高度优化的底层计算库，能够快速、高效地进行模型训练和推理。
易用性：PaddlePaddle提供了丰富的API和模型库，使得用户可以快速构建、训练和部署各种深度学习模型。
多样性：PaddlePaddle框架支持多种深度学习任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，并提供了丰富的预训练模型和工具，便于用户快速开展相关研究。
分布式训练：PaddlePaddle支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上进行并行计算，加快模型训练速度。
灵活性：PaddlePaddle支持动态图和静态图两种模式，用户可以根据需求选择适合的模式进行开发。
高度可扩展：PaddlePaddle支持自定义算子和网络结构，并提供了丰富的工具和接口，使得用户可以方便地扩展和定制框架功能。
移动端支持：PaddlePaddle支持在移动设备上进行模型推理，可用于开发移动应用和嵌入式系统。
社区活跃：PaddlePaddle拥有庞大的用户社区和开发者社区，提供了丰富的教程和技术支持，用户可以方便地获取帮助和交流经验。
