在PyTorch中进行模型的跨任务学习可以通过以下几种方法来实现：

多任务学习（Multi-task Learning）：通过定义一个多任务学习的模型，即在一个模型中同时学习多个任务。可以通过定义多个任务的损失函数，然后将这些损失函数结合起来进行联合优化。可以使用nn.Module类来定义多任务学习的模型，然后通过定义多个损失函数来结合不同任务的学习目标。

迁移学习（Transfer Learning）：通过在一个任务上训练好的模型迁移到另一个任务上进行学习。可以通过加载预训练模型的参数来初始化目标任务模型，然后在目标任务上继续进行微调。可以使用torchvision.models等库中提供的预训练模型来进行迁移学习。

组合模型（Ensemble Learning）：通过组合多个模型来进行跨任务学习。可以通过训练多个不同的模型，然后将它们的输出进行组合来进行最终的预测。可以使用nn.ModuleList来定义多个模型，并在预测时将它们的输出进行集成。

动态路由（Dynamic Routing）：通过动态调整不同任务之间的信息传递路径来进行跨任务学习。可以使用动态路由算法来动态调整信息传递的路径，以适应不同任务之间的关联性。可以使用自定义的动态路由层来实现这一功能。

以上是一些常用的方法，可以根据具体的任务和数据情况选择合适的方法来进行模型的跨任务学习。在PyTorch中，可以通过自定义模型结构和损失函数来实现跨任务学习。