El aprendizaje profundo se basa en marcos bien escritos y optimizados que hacen el trabajo pesado. Nadie quiere escribir convoluciones desde cero en C cada vez y pensar si es una mala optimización o un error en la implementación de un modelo que hace que el error pase por alto.
Python se usa para crear abstracciones de alto nivel para esos marcos que le permiten tratar todo como un objeto y no preocuparse por la gestión de la memoria y las peculiaridades de la programación CUDA.
Por cierto, Python no es lento. El código de Cython es casi tan rápido como el código C compilado, al menos cuando se trata de CPU.
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Python sirve como un pegamento entre las bibliotecas de bajo nivel y todo lo demás, lo que facilita el uso de controladores de datos que convierten datos sin procesar y los introducen en el modelo, para obtener la salida y producir un gráfico o servirlo en una aplicación web. La integración perfecta sería mucho más importante incluso si fuera realmente lenta. Pero no lo es.
