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ONNX，即开放神经网络交换格式（Open Neural Network Exchange），是一个可以让不同深度学习框架之间互相转换和使用模型的开放标准。它由 Facebook 和 Microsoft 共同开发，旨在为深度学习模型的部署和迁移提供更加方便和灵活的解决方案。
ONNX 支持包括 PyTorch、TensorFlow、CNTK 和 MXNet 等在内的多个深度学习框架，可以将这些框架训练出的模型转换成 ONNX 格式，从而可以被其他框架或应用所使用。
ONNX 的主要优点包括
互操作性好：ONNX 支持多个深度学习框架之间的模型转换，使得它们可以互相使用和部署，从而减少了开发和部署的难度和成本；
高效性能：ONNX 可以在多种硬件和软件平台上运行，并提供了 C++和 Python 接口，可以大幅提高模型执行的效率和速度；
易于扩展：ONNX 的架构简单清晰，可以轻松地添加新的层次和类型，方便应对不断升级变化的深度学习技术和需求。
总之，ONNX 是一个方便快捷的深度学习模型转换和交换标准，可以帮助开发者更加轻松地将深度学习模型进行部署和迁移。
from ultralytics import YOLO
# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Export the model to ONNX format
model.export(format="onnx") # creates 'yolo11n.onnx'
# Load the exported ONNX model
onnx_model = YOLO("yolo11n.onnx")
# Run inference
results = onnx_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")