PaddlePaddle框架提供了一些常用的预训练模型，包括但不限于：
- ResNet：一种深度残差网络，具有很好的性能表现，常用于图像分类、目标检测等任务。
- MobileNet：一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备等资源有限的场景。
- Faster R-CNN：一种用于目标检测的深度学习模型，具有较高的检测精度。
- YOLOv3：一种端到端的目标检测模型，具有较快的检测速度。
- Transformer：一种用于自然语言处理任务的模型，特别适用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本生成等。
除了以上列举的模型，PaddlePaddle框架还提供了更多其他类型的预训练模型，用户可以根据具体任务需求选择合适的模型进行使用。
