使用criterion = nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')时，loss = criterion(out_train, img_train) / (imgn_train.size()[0] * 2)要变吗

如果你使用`nn.SmoothL1Loss`来计算损失，那么损失的计算方式是平滑的L1损失。平滑的L1损失与L2损失不同，它可以减少对异常值的敏感程度，因此在某些情况下可以提供更好的性能。

对于`nn.SmoothL1Loss`，你需要将输出和目标（即`out_train`和`img_train`）作为输入，并且损失是一个标量。因此，如果你想要得到每个样本的平均损失，你需要将损失除以批次大小和2（因为平滑的L1损失中有一个额外的系数2）。

因此，如果你使用以下代码计算平均损失，则不需要更改`criterion`的定义：

loss = criterion(out_train, img_train) / (img_train.size()[0] * 2)

这将计算损失并将其除以批次大小和2，给出每个样本的平均损失。