一行命令即可完成模型格式转换，了解每种格式的设计逻辑才能在实际部署中做出最佳选择。
YOLO模型在训练完成后，我们通常会将其从PyTorch格式导出为多种不同格式。这些格式不仅代表着不同的文件扩展名，更代表着为不同硬件平台和部署场景量身定做的优化策略。
从旨在最大化CPU性能的ONNX格式，到为NVIDIA GPU极致优化的TensorRT格式，再到为移动设备轻量化设计的CoreML格式，每一种导出格式都蕴含着特定的设计理念。
主流YOLO导出格式深度解析
Ultralytics YOLO26支持超过15种导出格式，但根据应用场景、硬件支持和性能特性，可以将其分为几大类别：
| 格式类别 | 主要格式 | 设计机构/社区 | 核心目的 | 典型加速比 | 主要硬件支持 |
|---|---|---|---|---|---|
| 跨平台标准</ |
的多变量回归预测 （多输入单输出）附Matlab代码)
