如何为Google AI平台上的Keras多输入模型格式化数据？

为Google AI平台上的Keras多输入模型格式化数据，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：
2. 导入所需的库和模块：
3. 准备数据集： 根据具体的多输入模型需求，准备好相应的训练数据集和测试数据集。
4. 对数据进行预处理： 根据模型的输入要求，对数据进行预处理，包括数据的归一化、标准化、编码等操作。
5. 定义模型的输入层： 使用Keras的Input函数定义模型的输入层，指定输入数据的形状和数据类型。
6. 定义模型的输入层： 使用Keras的Input函数定义模型的输入层，指定输入数据的形状和数据类型。
7. 构建模型： 根据具体的业务需求，使用Keras的各种层和模型组件构建模型结构。
8. 构建模型： 根据具体的业务需求，使用Keras的各种层和模型组件构建模型结构。
9. 编译模型： 对模型进行编译，指定损失函数、优化器和评估指标。
10. 编译模型： 对模型进行编译，指定损失函数、优化器和评估指标。
11. 训练模型： 使用准备好的训练数据集对模型进行训练。
12. 训练模型： 使用准备好的训练数据集对模型进行训练。
13. 评估模型： 使用准备好的测试数据集对模型进行评估。
14. 评估模型： 使用准备好的测试数据集对模型进行评估。
15. 使用模型进行预测： 使用训练好的模型对新的数据进行预测。
16. 使用模型进行预测： 使用训练好的模型对新的数据进行预测。

以上是一个基本的流程，具体的数据格式化和模型构建过程会根据实际情况有所不同。对于更详细的使用说明和示例代码，可以参考腾讯云的AI平台相关产品，如腾讯云AI Lab（https://cloud.tencent.com/product/ai-lab）或腾讯云AI开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tcap）等。