在Keras中处理多输入和多输出模型可以通过Functional API来实现。下面是一个简单的例子：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定义输入层
input1 = Input(shape=(10,))
input2 = Input(shape=(5,))
# 定义共享的隐藏层
shared_layer = Dense(10, activation='relu')
# 连接输入层和隐藏层
output1 = shared_layer(input1)
output2 = shared_layer(input2)
# 定义输出层
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(output1)
output2 = Dense(1, activation='sigmoid')(output2)
# 创建模型
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)
在这个例子中，我们定义了两个输入层input1和input2，一个共享的隐藏层shared_layer，以及两个输出层output1和output2。最后我们使用Model类将输入层和输出层连接起来，再编译模型并训练。
在训练模型时，我们需要将输入数据和输出数据分别传入fit方法中。input_data1和input_data2是两个输入数据，output_data1和output_data2是两个输出数据。