在编程中输入模型数据的方法取决于你使用的编程语言和框架。以下是几种常见编程语言和框架中输入模型数据的方法：
Spring MVC
Map Model：将业务方法的入参设置为`Map`类型，Spring MVC 会将隐含对象的引用传递给入参。在方法体中，可以通过入参对象访问模型中的所有数据，也可以向模型中添加新数据。
ModelAndView：使用`ModelAndView`对象将模型数据添加到视图中。
@SessionAttributes：将模型数据存储在会话中，以便在多个请求之间共享。
@ModelAttribute：在方法参数中声明一个模型属性，Spring MVC 会自动将该属性的值添加到模型中。
VBA
在VBA中，可以使用`WorkbookConnection`和`Model`对象来创建和管理数据模型。例如，以下代码展示了如何快速创建一个数据模型：
```vba
Sub 快速创建数据模型（）
Dim model As WorkbookConnection
Dim dataModel As Model
Dim ws As Worksheet
Dim tbl As ListObject
Dim lastRow As Long
Dim lastCol As Long
' 确保启用了数据模型
If Not ThisWorkbook.Model Is Nothing Then
Set dataModel = ThisWorkbook.Model
Else
MsgBox "当前工作簿未启用数据模型，请检查!", vbExclamation
Exit Sub
End If
' 创建数据模型的具体步骤
' ...
End Sub
```
PyTorch
在PyTorch中，可以使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.DataLoader`来输入和加载数据。以下是一个简单的示例，展示了如何在训练过程中将数据输入给模型：
```python
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset（Dataset）:
def __init__（self, data）:
self.data = data
def __len__（self）:
return len（self.data）
def __getitem__（self, idx）:
return self.data[idx]
示例数据
data = [
{"input": [1, 2, 3], "target": [4, 5, 6]},
{"input": [7, 8, 9], "target": [10, 11, 12]},
...
]
创建数据集和数据加载器
dataset = MyDataset（data）
dataloader = DataLoader（dataset, batch_size=2, shuffle=True）
在训练循环中使用数据加载器
for batch in dataloader:
inputs, targets = batch
将数据输入模型进行训练
outputs = model（inputs）
loss = criterion（outputs, targets）
loss.backward（）
optimizer.step（）
optimizer.zero_grad（）
```
这些方法展示了如何在不同的编程环境中输入和加载模型数据。根据你的具体需求选择合适的方法，并确保数据格式和模型结构相匹配。