最近刚接触MCP（多模态认知处理）这块，想做一个小项目，把图像和文本特征融合到一起。结果一上来就被框架选择整懵了……PyTorch和TensorFlow好像都支持MCP，但我看了几篇教程，有的说PyTorch写起来更灵活，适合研究；有的说TensorFlow部署更方便，适合落地。我现在刚学完基础，还不太清楚“灵活”和“方便”到底意味着什么。比如，MCP里要处理不同模态的输入，是不是PyTorch的自动求导更好调试？还是TensorFlow的Keras高层API更容易上手？有没有大佬能分享一下初学阶段选哪个更不容易踩坑？感谢！