Python 如何为经过训练和测试的PyBrain网络提供输入以及如何获得结果

我在预测一个值，我有两个输入层和一个输出层。这是我的代码，我在其中训练了一个PyBrain网络，然后对它进行了测试，我不知道我应该如何向网络提供一组输入，以及如何得到结果。请帮我继续前进

 ds = SupervisedDataSet(2,1)
 tf = open('data.csv','r')
 for line in tf.readlines():
 data = [float(x) for x in line.strip().split(',') if x != '']
 indata =  tuple(data[:2])
 outdata = tuple(data[2:])
 ds.addSample(indata,outdata)

 n = buildNetwork(ds.indim,8,8,ds.outdim,recurrent=True)
 t = BackpropTrainer(n,learningrate=0.01,momentum=0.5,verbose=True)
 t.trainOnDataset(ds,1000)
 t.testOnData(verbose=True)

接下来我应该做什么来给出一个输入并对输入进行预测，我如何得到这组输入的结果。谢谢

通过调用提供输入的网络方法。还有一个更实用的数据集激活

还有一点提示，您可以使用python的本机模块