1.
A、
開発しやすい（書きやすい読みやすい（コードの視認性が良い））けど低速なPython
と
Tensorflowで開発したAI（機械学習）システムで、
学習モデル を出力（書き込み）して、
B、
書きにくくて読みにくいけど高速なGolangから、
A.の上記で出力された学習モデルを読み込み、高速動作するWEBサイト上などで利用
してAとBをハイブリッドで両方運用するケース。
2.
開発しやすい（書きやすい読みやすい（コードの視認性が良い））けど低速なPython
と
Tensorflowで開発したAI（機械学習）システムを
Grumpyを使って、PythonからGolangに変換して、
高速で動作するGolangのWEBサイトから利用できるなら利用してみたいです。
そのシステムで、学習モデルが出力出来るのかは不明です。
2020.02.04 12：25追記：
GolangからTensorFlow Servingを呼び出して学習済みモデルをエクスポート（出力）する方法があるようですので、この方法も実現可能かも知れません。
How to call Tensorflow Serving from Golang? · Issue #485 ...
Google翻訳版：
3.
Pythonに比べれば開発しにくい（書きにくくて読みにくい）けどチームでの開発効率は良く統一感が出しやすく高速なGolang
とTensorflowでAI（機械学習）システムをコアエンジンとした
Golangdで開発したWEBサイトを運用するケース。
私自身、PythonもGolangもAIプログラマーとしても、初心者でして、
Tensorflowを使ったプログラミングもまだブログやチュートリアルを見ながら学習を進めて行こうとしている段階です。
2020.02.04現在1と2と3の考え方は、だいたいあっていますでしょうか？
2.のケースは出来ない可能性も御座います。
ケースバイケースでしょうか？
メリットデメリットなど、もし分かる方に御教示頂けましたら幸いで御座います。
エーオン代表
石塚 正浩
http://aon.tokyo
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