要保存具有predict_signature_def的Keras多输入模型的签名，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装TensorFlow和Keras库（如果尚未安装）：

pip install tensorflow keras

2. 导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

3. 创建一个多输入的Keras模型。以下示例模型有两个输入：input1和input2。

# 创建输入层
input1 = keras.Input(shape=(10,), name='input1')
input2 = keras.Input(shape=(20,), name='input2')

# 创建模型层
dense1 = keras.layers.Dense(16, activation='relu')(input1)
dense2 = keras.layers.Dense(16, activation='relu')(input2)
concat = keras.layers.concatenate([dense1, dense2])
output = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(concat)

# 创建模型
model = keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

4. 编译和训练模型（此处省略）。

5. 创建一个新的TensorFlow SavedModel，并将模型保存在其中：

# 创建一个新的SavedModel
model_version = '1'  # 模型版本号
export_path = './saved_model/{}'.format(model_version)
tf.saved_model.save(model, export_path)

6. 为模型创建签名，并将其保存在SavedModel中：

# 创建签名
signatures = {
    'serving_default':
        model.call,
    tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
        tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
            inputs={'input1': model.input[0], 'input2': model.input[1]},
            outputs={'output': model.output})
}

# 将签名保存到SavedModel中
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)
builder.add_meta_graph_and_variables(
    sess=tf.Session(),
    tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map=signatures)
builder.save()

现在，您已成功保存了具有predict_signature_def的Keras多输入模型的签名。您可以使用SavedModel来进行模型推断和部署。