在自然語言處理（NLP）迅猛發(fā)展的浪潮中，PyTorch與TensorFlow已成為支撐研究與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的兩大核心框架。它們不僅簡化了復(fù)雜模型的構(gòu)建，更通過強(qiáng)大的生態(tài)推動著NLP技術(shù)的邊界。本文將深入探討這兩大工具的核心特性、應(yīng)用場景與實(shí)戰(zhàn)技巧，助你在NLP領(lǐng)域高效前行。

一、為何選擇專用框架？傳統(tǒng)方法的局限

在深度學(xué)習(xí)框架普及前，NLP開發(fā)者常面臨多重困境：

• 手動實(shí)現(xiàn)復(fù)雜：RNN/LSTM梯度計(jì)算動輒數(shù)百行代碼，極易出錯

• 計(jì)算效率低下：NumPy無法利用GPU加速，處理大規(guī)模語料力不從心

• 實(shí)驗(yàn)迭代緩慢：從預(yù)處理到訓(xùn)練評估需反復(fù)造輪子

• 部署困難：研究代碼與生產(chǎn)環(huán)境存在巨大鴻溝

  # 傳統(tǒng)RNN的NumPy實(shí)現(xiàn)（簡化版） - 極易出錯且效率低下
  def rnn_step(x, h, W