机器学习PAI用可视化建模，图像分类，执行最后一步通用图像预测(EasyCV)-2总是执行失败，？

根据提供的错误信息，可以看出执行最后一步通用图像预测（EasyCV）时报错 KeyError: 'project_name'。这个错误表明在获取项目名称时发生了 KeyError。

这个问题可能是由于以下原因导致的：

1. 未正确配置项目名称：机器学习 PAI 的配置文件中可能没有设置正确的项目名称。确保配置文件中包含正确的项目名称，并且该项目存在于你的环境中。

2. 输入参数错误：在执行最后一步通用图像预测时，可能未正确传递或设置输入参数，导致无法识别项目名称。请检查代码或指令中传递的参数，确保项目名称正确。

解决这个问题可以尝试以下步骤：

1. 检查配置文件：确认配置文件中的项目名称是否正确，并确保与你的环境匹配。可以尝试更新配置文件或重新配置以解决问题。

2. 检查输入参数：仔细检查你在执行最后一步通用图像预测时传递的输入参数，确保项目名称被正确设置。

3. 联系技术支持：如果问题仍然存在，建议联系机器学习 PAI 的技术支持团队，向他们报告问题并寻求进一步的帮助和指导。

以上只是一些可能的解决方案，具体解决方法可能需要根据你的代码和环境进行调试和测试。

在机器学习PAI平台上使用可视化建模和 EasyCV 进行图像分类任务时，可能会出现执行失败的情况。这种情况可能由多种因素导致，例如数据格式不正确、模型参数设置不当、计算资源不足等。

以下是一些可能导致 EasyCV 执行失败的原因和对应的解决方法：

数据格式不正确：EasyCV 要求输入的图片格式为 JPEG、PNG 等常见的图片格式，并且大小、尺寸等参数要相同。如果输入的图片格式不正确或参数不匹配，可能会导致执行失败。此时，可以检查输入的图片是否满足要求，并进行相应的预处理和转换。

模型参数设置不当：EasyCV 中的模型参数设置对于模型的准确性和性能至关重要。如果模型参数设置不当，例如学习率过高、批次大小过小等，可能会导致执行失败。此时，可以调整模型参数，并重新执行任务。

计算资源不足：EasyCV 运行需要一定的计算资源，如果计算资源不足，可能会导致执行失败。此时，可以增加计算资源的配额或使用更高性能的计算资源，以提高任务的执行效率和稳定性。

输入数据集过大：如果输入的数据集过大，可能会导致 EasyCV 执行失败。此时，可以考虑对数据集进行分批处理，或者使用更高性能的计算资源进行处理。