从已有的张量创建相同维度的新张量，并且重新定义类型为float

可以使用PyTorch的`torch`模块从已有的张量创建相同维度的新张量，并重新定义类型为float，代码如下：

import torch

# 创建一个5x3的随机初始化张量，类型为double
x = torch.randn(5, 3, dtype=torch.double)
print("原始张量：")
print(x)

# 创建一个和x相同维度的新张量，类型为float
y = torch.zeros_like(x, dtype=torch.float)
print("新张量：")
print(y)

输出结果如下：

原始张量：
tensor([[ 0.5408, -2.7062,  0.2460],
        [-0.6453,  0.5898,  0.3566],
        [-0.4413,  1.4105,  0.0753],
        [-1.1976, -1.3528, -0.6480],
        [ 0.3148, -1.0081, -0.3933]], dtype=torch.float64)
新张量：
tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]], dtype=torch.float32)

在这个例子中，我们首先创建了一个5x3的随机初始化张量`x`，类型为double。然后，我们使用`torch.zeros_like()`函数创建了一个和`x`相同维度的新张量`y`，类型为float，并且每个元素都是0。注意，`torch.zeros_like()`函数的第一个参数是已有的张量，表示要创建一个和该张量相同维度的新张量。