变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）的输入数据缩放主要是为了确保输入数据的值域在0到1之间，这有助于提高模型的训练效果和稳定性。下面是一个解决方法的代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设原始数据为X，shape为（n_samples, n_features）
# 进行数据缩放
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

在上述代码中，我们使用了sklearn.preprocessing库中的MinMaxScaler类来进行数据缩放。这个类可以将输入数据缩放到指定的值域范围内，我们将其设置为0到1。fit_transform方法将计算数据的最小值和最大值，并进行缩放操作。

完成上述代码后，X_scaled将是经过缩放的数据，可以作为变分自编码器的输入。请注意，训练模型时，应该使用经过缩放的数据进行训练，而在使用模型进行预测时，需要对新的输入数据进行相同的缩放操作。

希望以上代码示例对你有帮助！