在PyTorch中处理多任务学习问题可以通过以下几种方法:

使用多个输出层: 在网络结构中增加多个输出层来预测不同的任务。每个输出层对应一个任务，可以分别计算每个任务的损失函数，并将各个任务的损失函数相加作为最终的损失函数进行优化。

使用多个损失函数: 可以为每个任务定义不同的损失函数，然后将各个损失函数相加或加权求和，作为总的损失函数进行优化。

共享部分网络结构: 可以设计一个共享的网络结构用于提取特征，然后在特征提取的基础上分别添加不同的输出层用于不同的任务。

使用多任务学习框架: PyTorch也提供了一些多任务学习的框架，如MMT, MTL等，可以用这些框架来方便的实现多任务学习。

总的来说，处理多任务学习问题在PyTorch中可以根据具体的任务和需求选择适合的方法来设计网络结构和损失函数。