啥是onnx

?Microsoft 和合作伙伴社區創建了 ONNX 作為表示機器學習模型的開放標準。許多框架（包括 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras、Chainer、MXNet 和 MATLAB）的模型都可以導出或轉換為標準 ONNX 格式。 在模型采用 ONNX 格式后，可以在各種平臺和設備上運行這些模型。
?懂了吧，簡單來說就是emmmmm微軟干了類似統一度量衡的事情，類似Pytorch，Keras，mxnet的模型都可以導出成onnx的格式。之后放到別的平臺上去運行，也就是說，一旦導出成了onnx格式，就跟你之前用的是啥庫沒關系了哈。

怎么導出

from ultralytics import YOLO# load a pretrained model (recommended for training)
model = YOLO('best.pt')# Export the model
success = model.export(format='onnx')print(success)

導出之后

很神奇的onnx模型可視化

?可視化的樣子是這個樣子的，可以看到每一個模塊的Metadata。在這個metadata里面可以看到輸入輸出維度，還有原本使用的庫函數，就像下面這樣（這里拿原本的yolo v8m最后的output0 block為例）：