PaddlePaddle深度学习框架提供了丰富的模型组件和工具，可以帮助用户快速搭建和训练各种深度学习模型。同时，PaddlePaddle还支持模型扩展与定制化开发，用户可以根据自己的需求对模型进行定制化的修改和扩展。
在PaddlePaddle中，用户可以通过定义自定义层、损失函数、优化器等组件来扩展模型。用户可以根据自己的需求，实现自己的模型组件，并将其集成到PaddlePaddle的模型中。这样，用户可以根据具体的任务和数据集，定制化地开发自己的深度学习模型。
除了自定义组件外，PaddlePaddle还支持模型的定制化开发。用户可以根据自己的需求，修改已有的模型结构或训练策略，实现自己想要的功能。通过模型定制化开发，用户可以更好地适应特定的任务和数据集，提高模型的性能和效率。
总之，PaddlePaddle深度学习框架提供了丰富的模型扩展与定制化开发的功能，用户可以根据自己的需求，灵活地定制化开发深度学习模型，实现更好的性能和效果。