Динамически типизированный язык C#

Похоже, что тип корректно изменяется, поскольку вы заявляете, что наблюдаете изменение при печати типов и из Pytorch:

Возвращает Tensor с указанным устройством и (необязательно) ) dtype. Если dtype равен None, то это подразумевается self.dtype. Когда non_blocking, пытается преобразовать асинхронно по отношению к хосту, если это возможно, например, преобразование Тензор ЦП с закрепленной памятью в Тензор CUDA. Когда копирование установлено, новый Тензор создается даже тогда, когда Тензор уже соответствует желаемому преобразованию.

blockquote>

и другие методы, такие как

b_y = b_y.to(device).float()

, не должны измеримо отличаться, так как, опять же, .float() эквивалентны .to(..., torch.float32). и .float эквивалентно .float32. Можете ли вы проверить тип b_y непосредственно перед выдачей ошибки и отредактировать вопрос? (Я бы сделал это комментарий - но я хотел бы добавить больше деталей. Я постараюсь помочь, когда это будет предоставлено)