回答編集履歴
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> 高速に装置故障の診断・警報、車の自動運転制御、等等に利用できなければ、もったいない
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コーディングのしやすさと実用のしやすさを比較するとこういう認識になるのかもしれないですね，実際は比較不可能なので，実用に向けて適切に変換するのが常套手段です．
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Tensorflow/KerasやPyTorchで作成されたモデルはC/C++に変換後FPGAで動くよう高位合成し，検証を行って
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Tensorflow/KerasやPyTorchで作成されたモデルはC/C++に変換後FPGAで動くよう高位合成し，検証を行って高速に動作できるようハードウェアに落とし込まれます．つまり．Pythonで機械学習を研究して得られた知見は，高速で動作するようHDL等に変換する環境が既に整っています．
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したがって, #3 の理由からではPython
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したがって, #3 の理由からではPythonが今後形態を変化させる理由になりません．
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Tensorflow/KerasやPyTorchで作成されたモデルはC/C++に変換後FPGAで動くよう高位合成し，検証を行って実装に至るので, #3 の議論は不適だと考えます．Pythonで機械学習を研究して得られた知見は，高速で動作するようHDL等に変換する環境が整っています．
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したがって, #3 の理由からではPythonは今後形態を変化させる理由
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したがって, #3 の理由からではPythonは今後形態を変化させる理由になりません．
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Tensorflow/KerasやPyTorchで作成されたモデルはC/C++に変換後FPGAで動くよう高位合成し，検証を行って実装に至るので, #3 の議論は不適だと考えます．Pythonで機械学習を研究して得られた知見は，高速で動作するようHDL等に変換する環境が整っています．
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したがって, #3 の理由からではPythonは今後形態を変化させる理由を持ち合わせていません．
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> 高速に装置故障の診断・警報、車の自動運転制御、等等に利用できなければ、もったいない
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コーディングのしやすさと実用のしやすさを比較するとこういう認識になるのかもしれないですね，実際は比較不可能なので，実用に向けて適切に変換するのが常套手段です．
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Tensorflow/KerasやPyTorchで作成されたモデルはC/C++に変換後FPGAで動くよう高位合成し，検証を行って実装に至るので, #3 の議論は不適だと考えます．
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Tensorflow/KerasやPyTorchで作成されたモデルはC/C++に変換後FPGAで動くよう高位合成し，検証を行って実装に至るので, #3 の議論は不適だと考えます．Pythonで機械学習を研究して得られた知見は，高速で動作するようHDL等に変換する環境が整っています．
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したがって，#3 の理由からではPythonは今後形態を変化させる理由を持ち合わせていません．
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