在Keras中处理多输入和多输出的模型可以通过使用Model类来实现。下面是一个简单的例子：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定义两个输入
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(5,))
# 宽度为10的全连接层
x1 = Dense(10, activation='relu')(input1)
# 宽度为5的全连接层
x2 = Dense(5, activation='relu')(input2)
# 合并两个输入
x = keras.layers.concatenate([x1, x2])
# 输出层
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(x)
output2 = Dense(1, activation='relu')(x)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=[output1, output2])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 训练模型
model.fit([input_data1, input_data2], [output_data1, output_data2], epochs=10, batch_size=32)
在上面的例子中，我们首先定义了两个输入input1和input2，然后分别通过全连接层进行处理，将它们合并后再通过输出层得到两个输出output1和output2。最后我们使用Model类将输入和输出组合成一个模型，并编译、训练模型。