В целом, согласен, тут стоит говорить об эффективности. Но как правило для получения таких выводов о скорости производят не равноценные сравнения. Да, тот же pytorch может ощутимо уступать tensorflow или mxnet, но, есть применения, где он их обойдёт. Я, кстати, до сих пор не видел эффективных применений mxnet, а pytotch вполне на одном уровне с tensorflow. Вот keras чёт шляпа скучная, и я как-то не понял, зачем, но едва ли из-за питона -- никто не пишет на чистом питоне, если его волнует производительность.