在PyTorch中，`new_zeros()` 是一个用于创建新张量的方法，它会返回一个与已有张量形状相同但所有元素都被初始化为0的新张量。这个方法在开发神经网络模型时非常常用，特别是在初始化权重矩阵或者创建缓冲区时。在不同的PyTorch版本之间，`new_zeros()` 的调用方式可能存在一些差异。本文将详细介绍`new_zeros()` 在PyTorch 0.4及更早版本中的转换方式。
在PyTorch 0.4以及更新的版本中，你可以使用以下代码来创建一个全零张量，该张量与已有的`logprobs`张量具有相同的形状：
```python
logprobs.new_zeros(logprobs.size())
```
这里的`new_zeros()` 方法首先通过`logprobs` 张量调用，然后传入`size()` 函数的结果作为参数。`size()` 返回一个表示张量维度的元组，`new_zeros()` 会根据这个元组创建一个新的全零张量。
然而，在PyTorch的早期版本，如0.2，`new_zeros()` 的实现略有不同。你需要使用`new()` 方法来创建一个新的张量，并通过`.zero_()` 方法将其元素设置为0。下面是相应的转换代码：
```python
logprobs.new(logprobs.size()).zero_()
```
在这个版本中，`new()` 方法用于创建一个新的张量，然后`.zero_()` 是一个就地操作（in-place operation），它会将张量的所有元素设置为0。
理解这种转换对于编写兼容不同PyTorch版本的代码至关重要，尤其是在处理旧代码库或与使用不同PyTorch版本的团队协作时。保持代码的版本兼容性有助于确保程序的稳定性和可维护性。
在PyTorch的更新版本中，开发团队为了提高代码的易读性和一致性，不断地优化API。因此，建议始终使用最新稳定版本的PyTorch，并遵循官方文档中的推荐实践，以充分利用其提供的新功能和性能改进。
此外，`torch.zeros_like()` 是另一个可以替代`new_zeros()` 的函数，它同样创建一个全零张量，但语法更简洁，且无需先调用`new()`：
```python
torch.zeros_like(logprobs)
```
这种方法在所有支持的PyTorch版本中都可用，是创建全零张量的一个推荐选择。
总结来说，理解并适当地使用`new_zeros()` 在不同PyTorch版本间的转换是至关重要的。在编写代码时，考虑版本兼容性可以避免未来可能出现的问题，同时保持代码的清晰和简洁。
