要解决AutoML Vision元数据问题，可以使用Google Cloud AutoML Vision的API。以下是使用Python编写的示例代码：

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

# 设置API凭据
project_id = 'your-project-id'
location = 'us-central1'
dataset_id = 'your-dataset-id'

# 创建AutoML客户端
client = automl.AutoMlClient()

# 获取数据集元数据
dataset_full_id = client.dataset_path(project_id, location, dataset_id)
dataset = client.get_dataset(dataset_full_id)

# 打印元数据
print('Dataset name: {}'.format(dataset.name))
print('Dataset display name: {}'.format(dataset.display_name))
print('Dataset create time: {}'.format(dataset.create_time))
print('Dataset example count: {}'.format(dataset.example_count))
print('Dataset image classification metadata:')
print('  - {}'.format(dataset.image_classification_dataset_metadata))

# 更新数据集元数据（可选）
display_name = 'New Dataset Display Name'
dataset.display_name = display_name
update_mask = {'paths': ['display_name']}
updated_dataset = client.update_dataset(dataset, update_mask)

# 打印更新后的元数据
print('Updated dataset display name: {}'.format(updated_dataset.display_name))

上述代码首先设置了项目ID、位置和数据集ID等参数。然后，创建了一个AutoML客户端对象，通过调用get_dataset()方法来获取数据集的元数据，并打印了一些关键信息。

如果需要更新数据集的元数据，可以通过修改display_name属性，并调用update_dataset()方法来更新。最后，打印了更新后的元数据信息。

请注意，上述代码仅为示例，需要根据实际情况进行相应的配置和修改。确保已正确安装Google Cloud SDK，并已在本地进行了身份验证。