神经网络可以处理不同输入形状的数据，其中一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。

对于卷积神经网络，可以使用卷积层和池化层来处理不同输入形状的数据。卷积层可以自动适应输入数据的形状，并提取特征。池化层则可以对特征进行下采样，减少数据的维度。以下是一个使用TensorFlow库的卷积神经网络的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据的形状
input_shape = (None, 28, 28, 3)  # 图像大小为28x28，3个颜色通道

# 创建卷积神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

对于递归神经网络，可以使用循环层（如LSTM或GRU）来处理不同长度的序列数据。循环层可以自动适应输入序列的长度，并保留序列中的时序信息。以下是一个使用PyTorch库的递归神经网络的示例代码：

import torch.nn as nn
import torch

# 定义输入数据的形状
input_shape = (None, 10, 5)  # 序列长度为10，每个时间步输入特征维度为5

# 创建递归神经网络模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

model = RNN(input_size=5, hidden_size=32, num_layers=2, num_classes=10)

# 定义设备
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 将模型移动到设备
model.to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

以上是使用卷积神经网络和递归神经网络处理不同输入形状的数据的示例代码。根据具体的问题和数据形状，可以对代码进行相应的调整和修改。