python エラーの意味が解りません．

コード
```### 前提・実現したいこと
教科書にしたがって，MNISTの画像をつかって，pythonを勉強しています．
調べてもどうしてもわからないエラーメッセージが出てくるので教えていただけますでしょうか？


### 発生している問題・エラーメッセージ
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-38-209da1a055ab> in <module>()
      3 history_adam=model.fit(
      4         image_train,label_train,batch_size=32,
----> 5         epochs=10,validation_split=0.2
      6 )

2 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs)
     64   def _method_wrapper(self, *args, **kwargs):
     65     if not self._in_multi_worker_mode():  # pylint: disable=protected-access
---> 66       return method(self, *args, **kwargs)
     67 
     68     # Running inside `run_distribute_coordinator` already.

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in fit(self, x, y, batch_size, epochs, verbose, callbacks, validation_split, validation_data, shuffle, class_weight, sample_weight, initial_epoch, steps_per_epoch, validation_steps, validation_batch_size, validation_freq, max_queue_size, workers, use_multiprocessing)
    786     # Legacy graph support is contained in `training_v1.Model`.
    787     version_utils.disallow_legacy_graph('Model', 'fit')
--> 788     self._assert_compile_was_called()
    789     self._check_call_args('fit')
    790 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py in _assert_compile_was_called(self)
   1633     # (i.e. whether the model is built and its inputs/outputs are set).
   1634     if not self._is_compiled:
-> 1635       raise RuntimeError('You must compile your model before '
   1636                          'training/testing. '
   1637                          'Use `model.compile(optimizer, loss)`.')

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

エラーメッセージ


### 該当のソースコード
Python
ソースコード
```from tensorflow.python.keras.datasets import mnist
(image_train,label_train),(image_test,label_test)=mnist.load_data()
print('Image\n',image_train[0])
print("画像データの要素数",image_train.shape)
print("ラベルデータの要素数",label_train.shape)

#ラベルと画像データを表示
for i in range(0,10):
 print("ラベル",label_train[i])
 plt.imshow(image_train[i].reshape(28,28))
 plt.show()
print('Train: num of imeges, width,height:',image_train.shape)
print('Test: num of imeges, width,height:',image_test.shape)
image_train=image_train.reshape(60000,784)
image_train=image_train/255.0
image_test=image_test.reshape(10000,784)
image_test=image_test/255.0
print('Train: num of labeled images:',label_train.shape)
print('Test: num of labeled images:',label_test.shape)
for i in range(0,9):
  print('Train Case:',i,'Label:',label_train[i])
for i in range(0,9):
  print('Test Case:',i,'Label:',label_test[i])
import numpy as np
from tensorflow.python.keras.utils.np_utils import to_categorical
from matplotlib import pyplot as plt
label_train=to_categorical(label_train,10)
label_test=to_categorical(label_test,10)
print('Onehot Label:',label_train[7])
print('Onehot Label:',label_test[1])
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense

model=Sequential()

model.add(
    Dense(units=64,input_shape=(748,),activation='relu')
)
model.add(
    Dense(units=10, activation='softmax')
)
model.compile(
	optimizer='adam',
	loss='categorical_crossentropy',
	metrics=['acuuracy']
)
history_adam=model.fit(
	image_train,label_train,batch_size=32,
	epochs=10,validation_split=0.2
)
コード

コード


### 試したこと
summaryで中身を確認したとこと，Paramが47，936でした．
28*28*（64＋1）=50.960になるはずですが．．．

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 64)                47936     
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                650       
=================================================================
Total params: 48,586
Trainable params: 48,586
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

y_waiwai

2020/05/17 02:06

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

coco_bauer

2020/05/17 02:37

エラーメッセージには、以下のように書かれています。 "RuntimeError: You must compile your model before training/testing. Use model.compile(optimizer, loss)" （[直訳]モデルを訓練／試験する前には、コンパイルしなくてはならない。 model.compile(optimizer, loss)を使え。）モデルのコンパイルは、したのでしょうか？