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在Lasagne框架中，可以通过使用theano来输入和预处理数据。以下是一个简单的例子来演示如何输入和预处理数据：
import numpy as np import theano import theano.tensor as T import lasagne # 创建输入符号变量 input_var = T.matrix('inputs') # 创建神经网络结构 network = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 10), input_var=input_var) network = lasagne.layers.DenseLayer(network, num_units=20) # 定义预测函数 prediction = lasagne.layers.get_output(network) # 编译预测函数 predict_fn = theano.function([input_var], prediction) # 准备数据 data = np.random.rand(5, 10).astype(np.float32) # 输入数据并进行预测 output = predict_fn(data) print(output) 在这个例子中，首先创建了一个输入符号变量input_var，然后使用InputLayer创建了一个神经网络结构。接着定义了预测函数predict_fn，并使用theano.function来编译预测函数。最后准备了数据data，并通过predict_fn进行预测。
