可以写一下pytorch版本的代码吗

当然可以，请参考以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

class BCP_loss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BCP_loss, self).__init__()

    def forward(self, img, trans_map):
        img_gray = torch.mean(img, dim=1, keepdim=True)
        trans_map_gray = torch.mean(trans_map, dim=1, keepdim=True)
        img_gray_norm = img_gray / torch.max(img_gray)
        trans_map_gray_norm = trans_map_gray / torch.max(trans_map_gray)
        diff = torch.abs(trans_map_gray_norm - img_gray_norm)
        loss = torch.mean(diff)
        return loss

其中，`img`是输入的图像，`trans_map`是对应的透射率图。这段代码定义了一个名为`BCP_loss`的PyTorch模块，实现了BCP损失的计算。在前向传播函数中，首先将输入的彩色图像转换为灰度图像，然后对其进行归一化。透射率图也进行了相同的处理。最后计算它们之间的差异，并返回平均值作为损失值。