{ValueError}Models passed to `predict` can only have `training` and the first argument in `call` as positional arguments, found: ['y'].

这个错误提示表明，在调用 `predict` 方法时，传递给它的模型只能将 `training` 和 `call` 的第一个参数作为位置参数，但是你传递了一个名为 `y` 的参数。请确保你的模型在调用 `predict` 时没有额外的参数，只接受 `training` 和 `call` 的第一个参数作为位置参数。

相关问题

valueerror: the first argument to `layer.call` must always be passed.

### 回答1：
ValueError: `layer.call` 的第一个参数必须始终传递。

这个错误通常是由于在调用神经网络层的 call 方法时，没有传递必要的参数导致的。请检查你的代码，确保在调用神经网络层的 call 方法时，传递了正确的参数。

### 回答2：
这个错误信息是指在使用 Keras 神经网络框架时，在调用层的 call 方法时没有正确地传递第一个参数。这个错误通常发生在自定义的 Keras 层中。

在 Keras 中，每个层都有一个 call 方法，它用来实现这个层的功能。在调用这个方法时，第一个参数应该传递进来当前层的输入张量，这个输入张量会被传递给下一个层。

例如，在一个自定义的 Keras 层中，我们可以实现一个全连接层：

class DenseLayer(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units, activation=None):
        super(DenseLayer, self).__init__()
        self.units = units
        self.activation = keras.activations.get(activation)

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                 initializer="random_normal",
                                 trainable=True)
        self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
                                 initializer="random_normal",
                                 trainable=True)

    def call(self, inputs):
        outputs = tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
        return self.activation(outputs)

在这个自定义的层中，我们在 build 方法中初始化了这个层的权重和偏置项，然后在 call 方法中，我们使用这些权重和偏置项计算出层的输出。在调用 call 方法时，我们需要传递输入张量，以便进行计算。

如果我们在调用这个自定义层的时候没有传递输入张量，就会出现 "ValueError: the first argument to `layer.call` must always be passed." 这个错误。

因此，我们需要注意在调用 Keras 层或自定义层的 call 方法时，一定要传递正确的输入张量。

### 回答3：
Python语言中的ValueError错误是指在程序执行过程中发生了一些不符合预期的情况，常见的情况有参数不正确、传递的值不正确等。而`layer.call`指的是Keras深度学习库中的一个方法，用于调用神经网络层。

`ValueError: the first argument to 'layer.call' must always be passed`意味着在调用神经网络层时，传递的参数个数不符合要求，需要传递一些参数才能正确执行该函数。通常情况下，`layer.call`需要传入两个参数：输入和训练标签。

解决这个错误的方法是，在调用`layer.call`时，确保传递了正确的参数个数，并且这些参数的格式与函数要求的格式一致。在使用Keras深度学习库构建神经网络模型时，应该注意每个层的要求，并按照要求一一传递参数，避免出现ValueError错误。

在调试Python程序时，查看错误信息是很重要的一步。对于ValueError，建议仔细阅读错误信息，了解发生错误的原因，并检查代码是否满足Keras深度学习库中的要求。同时，也可以到相关社区或官方文档中寻找解决方案，加强对Keras深度学习库的理解和掌握。

ValueError: No loss found. You may have forgotten to provide a `loss` argument in the `compile()` method.

这个错误通常是在调用模型的 `fit()` 方法之前没有在模型上调用 `compile()` 方法，并且未指定损函数的原因。在 `compile()` 方法中我们需要指定优化器、损失函数和评价指标等参数。

以下是一个示例代码，可以指定损失函数为交叉熵损失函数：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

可以看到在 `compile()` 方法中指定了优化器为 `rmsprop`，损失函数为 `binary_crossentropy`，评价指标为 `accuracy`。在这个例子中，我们使用了 `Sequential` 模型，并添加了两个全连接层。

如果您已经在模型上调用了 `compile()` 方法，并且仍然遇到了这个错误，请确保您是否在 `fit()` 方法中传递了正确的参数。