“我不想带着从未尝试 Meta 之外世界的遗憾继续往前走...不想永远做 PyTorch，也不想像 Guido 或 Linus 那样——几十年都被绑在同一件事情上。”

“休完育婴假后我突然意识到，团队已经能把各种难题处理得越来越好，这个项目……已经不再需要我了。”

就在这样半感慨、半释然的心情里，PyTorch 的灵魂人物、“PyTorch 之父”Soumith Chintala 于 Meta 任职十一年零四个月后，发布了一封情绪满满的离职长文，宣布将在十天后正式告别这家科技巨头。

对扎克伯格而言，无疑是痛失一员大将；对整个 AI 技术圈来说，这是一个时代的转折节点。毕竟，PyTorch 早已从一个想法，成长为 AI 领域重要的基础设施之一。它在 GitHub 上近百万 Star 的热度，也映射出 Soumith 十一年一路推动的历程。

现在，Soumith Chintala 选择离职，没有继续待在舒适圈，而是带着一点点迷茫、一点点兴奋，也带着对“未知”的好奇，即将踏上下一段旅程。他说，他想去外面看看——做一些小的、全新的、自己还不完全理解的、甚至有些不舒适的事情。

Soumith Chintala 的离职长文

在这封离职长文里，Soumith Chintala 不仅回望了自己在 Meta 的这段旅程，也聊到了处于交棒阶段的 PyTorch。

以下为 Soumith Chintala 的自述：

在 Meta 工作了十一年，几乎占据了我整个职业生涯。在这里，我结交了许多终生挚友。

差不多八年，我带领 PyTorch 从无到有，让它在 AI 领域的采用率超过 90%。离开这里，是我做过的最艰难的决定之一。但我满怀感激地离开。

如今，PyTorch 已经能够处理百亿级别的训练。它支撑着正在重新定义智能的基础模型，几乎每家主要的 AI 公司都在生产环境中使用它。从 MIT 到印度的乡村课堂等场景中，PyTorch 都在被教学。

我曾梦想让这些工具更易获取？现在实现了。

我想降低的入门门槛？现在也几乎消失了。

当然，要做的事情远不止这些。只要 AI 以如此惊人的速度发展，PyTorch 仍需不断追赶。过于执着于未来，有时会让我们忽略已经取得的成就。

感谢所有与我一起打造 PyTorch 的人——相信研究应当充满乐趣，相信工具应当优雅，相信开源能够改变一切——谢谢你们。这不是我的个人旅程，而是我们共同的旅程。

接下来我会做什么？小的、全新的、我还不完全理解的、甚至有些不舒适的事情。我本可以选择在 Meta 内部转岗，换个方向继续发展，但我觉得自己需要去看看外面的世界。我需要再次做一些“小事”。我无法接受自己从未尝试过 Meta 之外事情所带来的遗憾。

离开真的很难。我应该是坐在了 AI 行业最具影响力的位置之一——我负责的软件层，支撑着整个 AI 行业的运作。几乎所有主要的 AI 公司和硬件厂商，我都能直接联系。这种地位和影响力，真的很难放手。但最终，好奇心在我脑中占了上风。

请继续让 AI 更好用、更有趣吧。我也会持续关注，也许还会提交一些 issue，肯定会保持参与的。

PyTorch 会没事吗？

我不想永远做 PyTorch 的事。我不想像 Guido（Python 之父）或 Linus（Linux 之父）那样——几十年都被绑在同一件事情上。

去年十一月，正值我女儿出生之际，我和 Aparna（Meta 资深工程副总裁）就已经开始规划我的离开。我的目标是把 PyTorch 留在一个良好、稳定的状态。

到了今年八月，在育婴假下半段的时候，我就知道了：Edward、Suo、Alban、Greg、John、Joe 和 Jana 已经准备好了。团队面对棘手的人事、产品、技术和组织问题时，并不需要依赖我来帮他们解决（不像以前那样）。他们为 PyTorch 大会准备的产品故事条理清晰——真的很清晰。我曾标红的问题正在变得健康。这个项目已经不再需要我了。

不同于 2020-2022 年（那时我离开去从事机器人研究，Lin、Dima 和 Dwarak 离开后才又回来），这一次我有充分的信心，PyTorch 真正具有韧性。与 PyTorch 价值观最契合的文化承载者们如 Greg、Alban、Ed、Jason 和 Joe，现在都在决策层上了，而那些价值观高度契合的人——Suo、John 和 Jana——也加入了决策层。如果这些人有离开，还有一长串同样价值观契合的人愿意坐上决策桌。

还有许多小细节让我对团队充满信心：John 在 Julia 和开源领域有长期经验（实际上我们在 2015 年就一起尝试过 Torch.jl），Suo 过去两年是我最强的系统构建者和战略伙伴，而 Jana 长期负责核心系统的韧性建设，过去几个月我与她进行了深入的技术和组织讨论，也让我充满信心。而 2025 年的产品阵容和执行情况，本身就足以消除任何剩余的疑虑。

我相信这群 PyTorch 团队成员会表现得非常出色。PyTorch 可能会在风格上有所变化，因为我不再从上而下强加自己的品味，但我有信心，核心价值观会保持不变，产品也会非常出色。

我在 Meta 的时光

FAIR 的早期岁月简直充满魔力。我成为了一个小而卓越的团队的一员，大家在公开环境中打造最前沿的 AI 技术。

从和 Emily Denton、Rob Fergus、Leon Bottou、Martin Arjovsky 以及如今传奇般的 Alec Radford 一起研究生成对抗网络（GAN），到和 Gabriel Synnaeve 一起开发星际争霸机器人，再到和 Howard Mansell 一起搭建第一个 FAIR 集群，从和 Adam Lerer、Piotr Dollar 一起做目标检测，到打造 PyTorch，这一切的乐趣无法用语言完全描述。

2015 和 2016 年大概是我职业生涯中最高产、最享受的年份。我可能会永远带着浪漫色彩回忆这段时光。

当我加入 FAIR 时，我有严重的冒名顶替综合症（这类人群坚信自己的成功并非源于自己的努力或能力，而是凭借著运气、良好的时机，担心被他人识破自己其实是骗子这件事），前三个月非常非常困难。我无法用语言表达对 Andrew Tulloch（AI 领域顶尖研究员）的感激，他是最周到、最善良、最热情的导师，没有他我无法走到今天。仅凭他回到 Meta 这一点，我就对 Meta 非常看好。

我在 PyTorch 的时光尤其特别。

我热爱打造它的每一个环节——设计、管理、担任 PM、技术负责人、沟通负责人、文档工程师、发布工程师、修复 bug、增长黑客，把它变成一个有数百人参与的完整产品、将其过渡到产业利益相关方——应有尽有。

感谢 Meta 的 PyTorch 核心团队：工程师、研究员、开源维护者、文档编写者、CI 基础设施团队、硬件合作伙伴以及社区建设者。感谢内部和外部的数百名成员——你们把一个库变成了一场运动。

有太多人值得感谢，但我必须提到 Adam Paszke、Sam Gross、Greg Chanan、Joe Spisak、Alban Desmaison、Edward Yang、Richard Zou、Tongzhou Wang、Francisco Massa、Luca Antiga、Andreas Köpf、Zach DeVito、Zeming Lin、Adam Lerer、Howard Mansell、Natalia Gimelshein 以及 Schrep。他们让 PyTorch 成功发布。

后来，许多人也变得至关重要：Lu Fang、Xiaodong Wang、Junjie Bai、Nikita Shulga、Horace He、Mark Saroufim、Jason Ansel、Dmytro Dzhulgakov、Yangqing Jia、Geeta Chauhan、Will Constable、Briah Hirsh、Jane Xu、Mario Lezcano、Piotr Balecki、Yinghai Lu、Less Wright、Andrew Tulloch、Bruce Lin、Woo Kim、Helen Suk、Chris Gottbrath、Peng Wu、Joe Isaacson、Eli Uriegas、Tristan Rice、Yanan Cao、Elias Ellison、Animesh Jain、Peter Noordhuis、Tianyu Liu、Yifu Wang、Lin Qiao 等数百人。

我没法一一列举，但没有这些人，PyTorch 就不存在 ❤️。

打造 PyTorch 最令人开心的时刻，是遇到热切分享他们快乐、喜爱和反馈的用户。

我记得 2017 年 NeurIPS，一位研究生跑来找我，语无伦次、情绪激动地说，他尝试了三年才在研究上取得进展，而使用 PyTorch 三个月，他的研究进展巨大，甚至已经准备毕业。那一刻让我真切感受到，我们所做的事情对很多人意义重大，即便你不会一直听到他们的声音。我确实怀念 PyTorch 社区的亲密感，一个 300 人的大会就像大家庭聚会，但考虑到 PyTorch 今天产生的巨大影响——是的，现在大会有 3,000 人、市场影响力极大，但它帮助更多人做出最好的 AI 工作——我觉得这点亲密感的缺失是小代价。我怀念这种亲密感，但为这种成长感到骄傲。

感谢 Mark Zuckerberg 和 Mike Schroepfer，相信开源本质上重要，而且是可靠的商业策略。对大多数人来说，这很难理解，但我们在这条战略上始终保持步调一致，从未需要讨论。没有你们，FAIR 和 PyTorch 都不会存在，这对我意义重大。

感谢 Yann LeCun 和 Rob Fergus，创造了我如此敬仰的早期 FAIR。

感谢 Aparna Ramani，她在 Meta 是少见的领导者：能对组织保持极高标准，技术上非常出色，同时能在同一次对话中讨论深度基础设施系统和行业战略，而且执行力无可挑剔！我从你身上学到了太多。

感谢 Santosh、Kaushik、Delia、Oldham 和 Ben 对 Infra 的热情接纳。作为从 FAIR 转过来的新人，你们让我有宾至如归的感觉，让我成为家庭的一部分，非常感谢。

感谢所有在 PSC 视频游戏项目中支持我的经理们——Serkan、Howard、Jerome、Abhijit、Yoram、Joelle、Aparna 和 Damien——我欠你们一辈子的酒。

——Soumith

来自 AI 圈的祝福与致敬！

Soumith 的离职，引发 AI 技术圈的广泛关注。

AI 大牛 Andrej Karpathy 留言道：“干得漂亮，Soumith！在我经历过的所有深度学习框架迁移中（从 Matlab → Caffe → NumPy → Torch → PyTorch，几乎重写了所有代码），迁移到 PyTorch 的体验是最愉快的，而且现在看来影响也最持久。它在目标与约束的 20 维设计空间中，堪称一次时间上的大满贯。希望你能在一个最让你心动的领域，再次迎来属于你的黄金时代！”

Soumith 笑到回复称：“希望你的光彩一直因为 PyTorch 而闪耀。开个玩笑啦。实际上，你对 PyTorch 的成长贡献比你自己意识到的还要多，还多次帮助它调整方向。感谢你一直以来的付出。希望未来即便我们迎来 AGI，也依然能看到你在接下来的 30 年里继续使用 PyTorch，甚至只是为了编程乐趣而用它……”

图灵奖得主杨立昆祝福道：“祝你在下一份工作一切顺利。”

PyTorch 工程总监 John Myles White 表示：“多年前，当我离开 Julia 的时候，你曾说过类似‘你经历了一段传奇之旅’的话。现在似乎轮到我来回馈同样的心意，而且放大一千倍。”

也有人感叹：“一个时代的终结。”

Soumith：从印度少年到 PyTorch 核心开发者的传奇之路

事实上，Soumith 的离职之所以引起这么大的轰动，不仅因为他是 PyTorch 的灵魂人物，更因为他的成长历程本身就充满传奇色彩。

Soumith 出生于印度，自小对数学和计算机充满浓厚兴趣。本科毕业于班加罗尔大学后，他赴美国深造，专注计算机视觉与深度学习研究——这些领域后来也成为 PyTorch 崛起的基石。

在卡耐基梅隆大学攻读研究生期间，Soumith 在顶尖学者的指导下接触前沿 AI 技术，同时敏锐地意识到学术界和工业界对灵活、高效、可扩展深度学习工具的迫切需求，这也逐渐明确了他的职业方向。

2014 年，Soumith 加入 Meta（当时的 Facebook），进入 Facebook AI Research（FAIR），负责多个深度学习项目。他和团队发现，当时的深度学习框架要么过于复杂，要么限制研究灵活性，于是萌生了开发新工具的想法。

两年后，PyTorch 横空出世。作为核心开发者之一，Soumith 全程参与了从项目启动到发布的每一步，并推动其成为行业标准。

回顾 PyTorch 的发展历程，Soumith 也曾详细介绍过其诞生背景。

https://soumith.ch/blog/2023-12-17-pytorch-design-origins.md.html

PyTorch 的基础工作最初于 2016 年初，由一群 Torch7 贡献者在线上发起。

Torch7（也称 LuaTorch，因为它基于 Lua）由 Ronan Collobert、Clement Farabet 和 Koray Kavuckuoglu 于 2010 年左右开发。

Soumith 早在 2012 年就已经深度参与了 Torch7，并在 2014 年 4 月获得官方“维护者”身份，与原作者一起工作。

不过，Torch7 的 C 后端负责 CPU 和 CUDA 的线性代数与神经网络计算，但与 Lua 紧密耦合。随后，Soumith 联合 Luca Antiga、Andreas Köpf、Sergey Zagoruyko 等人对这些后端进行了重构，使其与 Lua 脱钩，可独立使用。

在此基础上，后来加入 Facebook 的 Soumith 在 2016 年中与团队开发了基于 Python 的新 Torch——PyTorch。这个版本不仅继承了 LuaTorch 的设计优势，还引入了多项创新功能，例如自动微分引擎 torch.autograd、Parameter 概念以及自我赋值的模块设计，使研究者能够更加高效、灵活地构建深度学习模型。

同时，Soumith 也曾坦然分享，PyTorch 借鉴了 Chainer、HIPS/autograd 等项目的灵感，并在此基础上持续创新，这种“传承与创新”的结合奠定了 PyTorch 的核心竞争力。

自 2017 年以来，PyTorch 快速发展，吸收 Caffe2 理念，多次迭代编译器设计，完善分布式计算与 GPU 优化，扩展领域库与数据加载机制，逐渐从研究工具成长为覆盖工业应用的整体化系统。

Soumith 在其中始终发挥核心作用——不仅主导设计与实现，还推动社区发展，确保 PyTorch 成为全球 AI 研究与工业应用的重要基石。他坚持开源精神，明确标注灵感来源，倡导在前人工作基础上创新、启发后人，这种理念深刻影响了整个社区。

从 Torch7 的维护者到 PyTorch 的核心开发者，Soumith 的成长轨迹不仅是个人奋斗的故事，更是现代深度学习工具发展史上不可或缺的一部分。

十一年的耕耘，让 PyTorch 从一个初始的想法走向世界，也让 Soumith 成为 AI 工业界无法忽视的关键人物。

最后，祝福 Soumith 下一征程顺利