@saved_cs_client

`@saved_cs_client` 是一种在SQL脚本中常见的MySQL客户端设置保存机制，特别是在进行数据库操作前会使用的。它用于记录数据库连接开始时的当前字符集（character set client）。当执行后续可能会改变字符集的命令时，如果需要恢复到之前的字符集，可以使用 `@@saved_cs_client` 来快速回滚到之前的状态，防止因为字符集问题导致数据异常。

例如：

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
/*!40101 SET @saved_cs_client     = @@character_set_client */;
SET character_set_client = 'utf8mb4';
-- 执行需要指定字符集的查询或操作
ALTER TABLE ...;
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1;

在这段代码里，`ALTER TABLE` 操作可能需要utf8mb4字符集，之后通过`@saved_cs_client` 回复到原始的字符集设置。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\jjjjjj.py", line 7, in <module> converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('best.onnx') File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\lite\python\lite.py", line 1270, in from_saved_model saved_model = _load(saved_model_dir, tags) File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 869, in load return load_internal(export_dir, tags, options)["root"] File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\load.py", line 881, in load_internal loader_impl.parse_saved_model_with_debug_info(export_dir)) File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\loader_impl.py", line 56, in parse_saved_model_with_debug_info saved_model = _parse_saved_model(export_dir) File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\loader_impl.py", line 113, in parse_saved_model raise IOError( OSError: SavedModel file does not exist at: best.onnx\{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

这个错误提示是因为代码中使用了一个不存在的 SavedModel 文件 "best.onnx"，请确认该文件是否存在，或者你需要更正文件路径。同时，你也可以检查一下文件格式是否正确，因为 ".onnx" 文件通常是用于其他框架的模型文件格式，而不是 TensorFlow 的 SavedModel 格式。

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')中的'saved_model'在哪是什么

在使用`tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()`函数将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型时，'saved_model'应该是指向包含已保存模型的SavedModel目录的路径。SavedModel是一种TensorFlow模型格式，它可以包含一个或多个版本的模型，并且可以方便地导出和恢复。在训练和保存模型后，可以使用以下命令将其保存为SavedModel格式：

tf.saved_model.save(model, export_dir)

其中，model是已经训练好的TensorFlow模型，export_dir是一个字符串，指定要将SavedModel保存到哪个目录。在转换TensorFlow模型为TensorFlow Lite模型时，需要提供这个SavedModel目录的路径，以便转换器可以加载模型并将其转换为TensorFlow Lite格式。