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。