yolov8 export

在YOLOv8中，export模式用于将YOLOv8模型导出为可用于部署的格式。这种导出模式非常有用，因为它可以将模型转换为其他软件应用程序或硬件设备可用的格式。为了使用export模式，你需要执行以下步骤：
1. 首先，加载YOLOv8模型，可以使用以下代码：
model = YOLO('yolov8n.pt') # 或者 model = YOLO('path/to/best.pt')
2. 然后，使用model.export()函数将模型导出为所需的格式。例如，如果要将模型导出为ONNX格式，可以使用以下代码：
model.export(format='onnx')

这样，你就可以将YOLOv8模型导出为ONNX格式，以供部署到其他环境中使用。这对于将模型部署到生产环境中非常有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境...](https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【目标检测】YOLOV8实战入门（六）模型导出](https://blog.csdn.net/qq_43456016/article/details/130448606)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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