RuntimeError: You must compile your model before training/testing. Use `model.compile(optimizer, loss)`.

这个运行时错误提示意味着在尝试对模型进行训练（training）或测试（testing）之前，你需要先对模型进行编译（compile）。在深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或Keras）中，模型在编译阶段配置了优化器（optimizer）、损失函数（loss function）以及其他训练相关的设置。

当你看到这个错误时，需要检查以下几个步骤：

1. **确认是否有编译模型**：确保已经通过`model.compile()`方法设置了模型的训练参数，例如SGD、Adam等优化器以及相应的损失函数，如`model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')`。

2. **编译时机**：如果你在一个函数或循环内部创建了模型，并打算后续对其进行训练，确保在进入训练部分之前完成了编译。

3. **模型状态**：有时忘记初始化变量或层的状态可能导致编译失败。确保所有必要的初始化操作已完成。

4. **检查代码顺序**：确保在整个流程中，编译是在实际训练前发生的，而不是在训练或测试之后。

正确的做法应该是先创建模型，然后编译它：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_dim=8))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')