axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5)

这段代码使用了matplotlib库来显示图像。axarr[3]表示一个子图，imshow函数用于显示图像。

(reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5这部分代码是将图像从张量格式转换为可显示的图像格式。它的作用是将张量中的像素值从[-1, 1]的范围映射到[0, 1]的范围，以便于在imshow中显示。

具体来说，reconstructed_img_8是一个张量，是经过模型重构后的图像。它首先被移到CPU上，然后使用detach函数将其与计算图分离，以便于后续的处理。接着，permute函数用于改变张量的维度，将通道维度放到最后一个维度，以便于后续的处理。最后，将所有像素值乘以0.5并加上0.5，将像素值从[-1, 1]的范围映射到[0, 1]的范围。

在imshow函数中，将处理后的图像作为参数传入，即可显示图像。需要注意的是，如果使用了子图，需要在最后调用show函数来显示所有子图。以下是一个完整的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示图像
fig, axarr = plt.subplots(1, 4, figsize=(20, 5))
axarr[0].imshow(img)
axarr[1].imshow((yuv[:, :, 0] * 255).astype(np.uint8), cmap='gray')
axarr[2].imshow((yuv[:, :, 1] * 255).astype(np.uint8), cmap='gray')
axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)
plt.show()

在这个代码中，我们首先创建了一个包含4个子图的图像窗口，每个子图用于显示原始图像、Y、U、V通道以及重构后的图像。接着，我们将图像和处理后的张量作为参数传入imshow函数，即可显示图像。最后，我们调用show函数来显示所有子图。