私はTensorFlowを使用してに研究していますし、中に書くためにどの言語を決定しようとしていますTensorFlow - 。特定の言語に利点
私は現在、（私はあなたが私がすべきでJavaを使用することができます知っている私の一日の仕事でのClojureを使用していますClojureラッパーをチェックしてください）。私もハスケルを学び始めました。 TensorFlowは非常に数学的にはおそらくHaskellがそれを書くのに最高の言語になるでしょう。
私は、TensorFlowは主にC++で書かれているので、Pythonは人々が使用する主要な言語です。
PythonでTensorFlowを書くのが最善ですか、Clojure/JavaまたはHaskellも同様に動作しますか？
これは、使用状況によって異なります。
機械学習の概念を調べたり、機械学習の研究を行うために、Pythonが最適です。サポートに役立つ最も多くの機能、ドキュメント、ユーザーベースがあります。
Javaやその他の言語バインディングは、モデルを既存のコード（プロダクションパイプライン、アプリケーション、その他のプロダクションサーバーなど）に統合するためのもので、Pythonが提供する幅広いAPIの利便性はありませんapi documentationからの引用 - 「Python APIは現在、最も完全で使いやすいものですが、他の言語APIはプロジェクトに統合する方が簡単で、グラフの実行でいくつかのパフォーマンス上のメリットが得られる場合があります。」）
The Haskellバインディングは興味深いかもしれませんが、TensorFlowを探検しているなら、Pythonで始める方がよいでしょう。モデルを他のソフトウェアに統合する必要がある場合、それらをPythonからエクスポートし、他の言語でインポート/実行することができます。
希望に役立ちます。