在Keras中处理多输入和多输出的情况通常需要使用Functional API。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)
# 将两个输入连接在一起
merged = concatenate([x1, x2])
# 输出层
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=[output1, output2])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit([input_data1, input_data2], [output_data1, output_data2], epochs=10, batch_size=32)
在这个例子中，我们定义了两个输入input1和input2，分别为长度为10和长度为5的向量。然后分别对两个输入进行全连接操作，然后将它们合并在一起。最后定义了两个输出层output1和output2，分别输出到两个不同的目标。最后我们使用Model类将模型定义好并编译，然后使用fit方法进行训练。