在Lasagne框架中，可以通過使用theano來輸入和預處理數據。以下是一個簡單的例子來演示如何輸入和預處理數據：
import numpy as np
import theano
import theano.tensor as T
import lasagne
# 創建輸入符號變量
input_var = T.matrix('inputs')
# 創建神經網絡結構
network = lasagne.layers.InputLayer(shape=(None, 10), input_var=input_var)
network = lasagne.layers.DenseLayer(network, num_units=20)
# 定義預測函數
prediction = lasagne.layers.get_output(network)
# 編譯預測函數
predict_fn = theano.function([input_var], prediction)
# 準備數據
data = np.random.rand(5, 10).astype(np.float32)
# 輸入數據并進行預測
output = predict_fn(data)
print(output)
在這個例子中，首先創建了一個輸入符號變量input_var，然后使用InputLayer創建了一個神經網絡結構。接著定義了預測函數predict_fn，并使用theano.function來編譯預測函數。最后準備了數據data，并通過predict_fn進行預測。
