使用torchvision库中的数据模块下载MNIST数据集，并随机展示其中8张图像。

TorchVision是一个PyTorch库的一部分，专门用于处理计算机视觉任务的数据。它提供了一个简单的方式来加载各种常用的数据集，包括MNIST手写数字数据集。首先，你需要安装torchvision库，如果你还没有安装，可以使用pip install torchvision命令。

下面是如何使用torchvision的DataLoader和transforms模块下载并随机显示MNIST数据集中8张图像的步骤：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))  # 归一化像素值到[0,1]
])

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

# 创建数据加载器，batch_size设为1以便一次查看一张图片
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True)

# 遍历数据加载器，取出并显示前8张图片
for i, (images, _) in enumerate(dataloader):
    if i == 7:  # 只显示8张
        break
    img = images.squeeze()  # 去掉通道维度，变成二维数组
    plt.imshow(img.numpy(), cmap='gray')  # 显示灰度图
    plt.show()

# 或者，你也可以使用imshow函数直接从DataLoader中获取数据
for img, _ in dataloader:
    img = img.squeeze()
    plt.imshow(img.numpy(), cmap='gray')
    plt.show()
    if i == 7:
        break

这段代码会从MNIST训练集中随机选取8张图像进行显示。