如果您可以为了简单而放弃一些性能，那么这将更容易实现。
这个答案是基于这样一个假设：你是多任务/联合学习策略的新手，正在寻找一些简单的开始。

方法1

由于Wav2Vec2的被设计为CTC模型，因此您可以轻松地初始化具有与此处完全相同架构的第二个分类头，并在同一数据加载器中同时为两个任务采样 * 输入 * 和 * 标签 。如果您希望将 * ASR * 作为第二个任务执行，则会变得有点复杂。但是如果您选择在这两种情况下都只关注序列分类，则会足够容易。
现在，假设您有两个合并的数据集，其中列为：
1.音频路径：应力
1.标签：整数
1.任务：整数
在DataCollator中，您通常会使用相对Tensor连接所有内容，如此处所述，但有一个小的更改：返回批处理的任务索引Tensor以及输入和标签*。
之后，您可以重用该信息来拆分***隐藏状态***，以便将它们路由到此行之后的不同分类头。例如，如果您的***任务Tensor***如下所示：torch.tensor([[0, 0, 1, 1]])，您可以使用hidden_states[:2, :, :]作为第一分类头输入，hidden_states[2:, :, :]作为第二分类头输入。
但是它们可能是均匀分布的([0, 1, 0, 0, 1, ...])-在这种情况下，您可以将每个批添加到相对列表中，然后将它们连接起来。

• 这是为了避免多任务学习的复杂性，并将此任务转换为更多的联合学习方法以实现简单性。*

您向分类负责人发送的转发请求如下所示：

hidden_states = self.merged_strategy(hidden_states, mode=self.pooling_mode)
hidden_states_1 = ... # As described above
hidden_states_2 = ... # As described above
labels_1 = ... # As described above
labels_2 = ... # As described above
task_1_logits = self.classifier_1(hidden_states_1)
task_2_logits = self.classifier_2(hidden_states_2)

当你得到两项任务的对数时，你需要分别计算它们的损失，然后对它们进行sum或mean运算，或者预先将它们乘以某个权重。
它看起来像这样：

loss_1 = loss_fct(logits_1.view(-1, self.num_labels_1), labels_1.view(-1))
  loss_2 = loss_fct(logits_2.view(-1, self.num_labels_2), labels_2.view(-1))
  total_loss = (loss_1 * 0.5) + (loss_2 * 0.5)

请注意，无论如何都有一些事情需要考虑，例如-如果您不打算编写自定义数据加载器，则可能无法在某些批处理中同时获得两个任务的数据。
这种方法不会产生您可以投入生产的SOTA结果（至少没有大量进一步优化），但是对于实验和私人使用来说可能是不错的。

方法2

更简单的方法如下：
1.冻结波形2矢量2模型
1.培训***分类负责人***完成第一项任务并减轻重量
1.培训***分类负责人***执行第二项任务并减轻重量。
1.在推理期间初始化两个分类头，并相应地加载训练权重
1.根据你想用你的输入做什么，通过两个头中的任何一个做正向传递。
这种方法将产生更差的结果，因为***Wav2Vec2***的变压器层将不会被微调。