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在自然语言处理（NLP）迅猛发展的浪潮中，PyTorch与TensorFlow已成为支撑研究与产业应用的两大核心框架。它们不仅简化了复杂模型的构建，更通过强大的生态推动着NLP技术的边界。本文将深入探讨这两大工具的核心特性、应用场景与实战技巧，助你在NLP领域高效前行。

一、为何选择专用框架？传统方法的局限

在深度学习框架普及前，NLP开发者常面临多重困境：

• 手动实现复杂：RNN/LSTM梯度计算动辄数百行代码，极易出错

• 计算效率低下：NumPy无法利用GPU加速，处理大规模语料力不从心

• 实验迭代缓慢：从预处理到训练评估需反复造轮子

• 部署困难：研究代码与生产环境存在巨大鸿沟

  # 传统RNN的NumPy实现（简化版） - 极易出错且效率低下
  def rnn_step(x, h, W