在使用PaddlePaddle深度学习框架时，可以采用以下策略进行模型选择与调优：
定义问题：首先需要清楚地定义问题，包括输入数据的特征和标签以及模型需要解决的任务。
选择模型：根据定义的问题选择合适的模型结构，PaddlePaddle提供了丰富的模型库，包括经典的深度学习模型和自定义模型的构建方法。
准备数据：对输入数据进行预处理和数据增强，确保数据质量和多样性。
划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和评估。
设定超参数：选择合适的学习率、优化器、批大小等超参数，通过实验和调参确定最优的设置。
训练模型：使用训练集对模型进行训练，并监控模型在验证集上的表现，避免过拟合和欠拟合。
调优模型：根据验证集的表现调整模型结构和超参数，进一步提升模型性能。
评估模型：使用测试集评估最终模型的性能，比较不同模型和参数设置的效果。
模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中使用，实现实际应用场景的解决方案。
通过以上策略，可以更好地利用PaddlePaddle深度学习框架进行模型选择与调优，提升模型的性能和效果。