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。
