将YOLOv8训练出的.pt模型导出为ONNX格式主要有以下几个原因：
1、平台无关性：ONNX是一种跨平台的深度学习模型交换格式，可以在不同的深度学习框架和硬件平台之间进行方便的转换和部署，提高部署的灵活性。
2、快速预测：ONNX格式的模型具有非常快的推理速度和较低的内存占用，这意味着在运行推理任务时可以更快地完成，可以提高推理速度和性能，并减少计算资源的使用。
3、生态环境：ONNX格式受到了众多深度学习框架以及众多硬件加速平台的支持，可以使用多种语言和平台进行部署，使得训练后的模型可以被更广泛的应用所使用。
因此，将YOLOv8训练得到的模型导出为ONNX格式，有助于更好地部署模型，并在不同的框架和平台之间进行快速交换和移植，提高模型的效用和可用性。
