在PyTorch中處理多模態數據通常有兩種方法：

1. 使用多輸入模型：將不同模態的數據分別輸入到模型的不同輸入層。可以使用torch.nn.Sequential將不同模態的數據處理成不同的特征表示，然后將這些特征表示拼接或者合并起來，作為模型的輸入。示例代碼如下：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiModalModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size1, input_size2, hidden_size):
        super(MultiModalModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size1, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(input_size2, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size * 2, 1)  # 合并后特征維度

    def forward(self, x1, x2):
        out1 = self.fc1(x1)
        out2 = self.fc2(x2)
        out = torch.cat((out1, out2), dim=1)
        out = self.fc3(out)
        return out

# 使用示例
model = MultiModalModel(input_size1=10, input_size2=20, hidden_size=16)
x1 = torch.randn(32, 10)
x2 = torch.randn(32, 20)
output = model(x1, x2)

2. 使用多通道模型：將不同模態的數據拼接成多通道的輸入，并通過卷積神經網絡等模型進行處理。可以使用torchvision.models中的預訓練模型或自定義卷積神經網絡模型。示例代碼如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class MultiChannelModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiChannelModel, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)
        in_features = self.resnet.fc.in_features
        self.resnet.fc = nn.Linear(in_features * 2, 1)  # 合并后特征維度

    def forward(self, x):
        out = self.resnet(x)
        return out

# 使用示例
model = MultiChannelModel()
x1 = torch.randn(32, 3, 224, 224)  # 圖像數據
x2 = torch.randn(32, 300)          # 文本數據
x = torch.cat((x1, x2), dim=1)     # 拼接成多通道輸入
output = model(x)

以上是處理多模態數據的兩種常見方法，在實際應用中可以根據具體情況選擇合適的方法進行處理。