PaddlePaddle框架提供了一系列的模型调试和监控功能，帮助用户更好地理解和优化他们的模型。
PaddlePaddle提供了灵活的可视化工具，如VisualDL，可以帮助用户实时监控模型训练过程中的性能指标，如损失函数、准确率等。用户可以通过VisualDL实时查看模型的训练情况，并对模型进行调优。
PaddlePaddle还提供了一系列的调试工具，如PaddlePaddle Debugger（Paddle-DDP），可以帮助用户分析模型训练中的问题，如梯度爆炸、梯度消失等。用户可以通过Paddle-DDP来调试和优化他们的模型，提高模型的性能和稳定性。
PaddlePaddle还提供了模型压缩和量化的工具，可以帮助用户优化模型的大小和性能。用户可以通过这些工具来减小模型的体积，加快推理速度，提高模型的效率。
总的来说，PaddlePaddle框架提供了丰富的模型调试和监控功能，帮助用户更好地理解和优化他们的模型。用户可以根据需要选择合适的工具来提高模型的性能和稳定性。