本文系统讲解了如何在 Python 中构建 RNN，包括循环神经网络的基本原理、NumPy 手动实现方法，以及使用 PyTorch 构建 RNN、LSTM 和 GRU 的完整流程。文章对比了不同实现方式的优缺点，并通过代码示例展示了模型定义与训练步骤。同时分析了梯度消失问题、优化策略及应用场景。最后指出，尽管新模型不断出现，RNN 在时间序列与轻量化任务中仍具有实际价值。