在PyTorch中，`.new()` 是一个非常实用的方法，用于根据已有Tensor对象创建新的Tensor。这个方法的主要作用是创建一个与原始Tensor具有相同数据类型和设备的新Tensor，但其内容是未初始化的，即新Tensor中的数据是随机的或者未定义的。
一、作用
`.new()` 的主要功能是：
1. 创建一个新的Tensor，它的数据类型（`dtype`）与调用`.new()`的原始Tensor相同。
2. 新Tensor的设备（`device`）与原始Tensor一致，可以是在CPU或GPU上，这取决于原始Tensor的位置。
3. 新创建的Tensor不包含任何预定义的数据，也就是说，它没有初始值，需要用户自行填充或通过其他操作赋予值。
二、使用方法
`.new()` 方法的使用通常是这样的：
1. `new_tensor = original_tensor.new()`
2. 或者 `new_tensor = torch.Tensor.new(original_tensor)`
例如，在给定的代码示例中，首先创建了一个随机大小的Tensor `inputs`，然后使用 `.new()` 创建了 `new_inputs`。虽然两者类型和设备相同，但 `new_inputs` 没有存储任何数值。
三、具体代码示例
在提供的代码中，`inputs` 被初始化为一个随机的二维张量，然后使用 `.new()` 创建了 `new_inputs`。通过打印 `new_inputs` 和 `inputs` 的类型，我们可以看到它们的数据类型都是 `torch.FloatTensor`。在添加噪声的示例中，`new_inputs` 被用来创建一个与 `inputs` 大小相同的张量，然后使用 `normal_()` 方法填充随机高斯噪声。
四、实际应用
在实际应用中，`.new()` 通常用于创建辅助张量，例如在训练神经网络时添加噪声。在上面的例子中，`noise` 张量是通过调用 `inputs.data.new(inputs.size()).normal_(0, 0.01)` 创建的，这将生成一个与 `inputs` 大小相同且服从均值为0、标准差为0.01的正态分布的张量。这种噪声可以用于数据增强或模拟真实世界的不确定性。
总结来说，PyTorch中的 `.new()` 方法是创建新Tensor的一个便捷途径，确保新Tensor与原始Tensor具有相同的属性，如数据类型和设备，这对于在复杂的计算流程中保持数据一致性非常重要。同时，它也是实现各种操作，如添加噪声、创建缓冲区等的常用工具。了解和掌握 `.new()` 的用法对于高效编写PyTorch代码至关重要。
