本发明公开了考虑标签信息的多任务对比学习图像美学风格分类方法，首先对图像美学风格数据集进行预处理；然后针对图像美学风格属性设计不同的对比学习任务，构建基于多任务对比学习的美学风格特征学习神经网络模型，使用经过预处理图像美学风格数据集对美学风格特征学习模型进行预训练，训练过程中不断调整多任务损失权重使模型可以更好地学习图像美学风格特征；预训练完成后，提取出预训练完成的美学风格特征学习模型，并连接一个风格分类器，建立图像美学风格分类模型。本发明采用了多个对比学习任务对模型进行训练，并结合多任务权重均衡策略调整任务权重，综合提升图像美学风格特征编码器的学习能力和风格分类的准确度。