Python 3.x Tensorflow keras-如果模型不存在，如何避免加载h5模型时出错

我正在编写一个应用程序，专门训练机器学习模型，当我尝试获取模型时，如下所示：

model = tf.keras.models.load_model('./models/model.h5')

我得到一个错误：

Unable to open file (unable to open file: name = 'models/model.h5', errno = 2, error message = 'No such file or directory', flags = 0, o_flags = 0)

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但是，在某些特殊情况下，模型可能不存在于磁盘上，此时应创建、训练并保存模型以供以后使用。检查模型是否存在的正确方法是什么？我可以使用python中的内置功能来检查文件是否存在，但对我来说似乎很明显，应该有一个参数on load_model，如果文件不存在，它将返回None而不是抛出错误。

python检查文件是否存在的方法是正确的

这可能是针对个人的，但显然不应该返回

None

。打开文件时，该文件必须存在

你可以：

import os.path

if os.path.isfile(fname):
    model=load_model(fname)
else:
    model = createAndTrainModel()

或者你可以

try:
    model=load_model(fname)
except:
    model = createAndTrainModel()

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我更喜欢第一种方法。

try:return tf.keras.models.load_model（'./models/model.h5'）除了OSError：是我目前使用的方法，指定了确切的异常，但这是我不喜欢的额外代码，我习惯于在这种情况下获取null。