出现“Amazon SageMaker Ground Truth 自定义标注作业错误：无法读取空值的 'taskInput' 属性。”这个错误通常是因为在提交自定义标注作业时，传递的任务输入数据为空。

要解决这个问题，你需要确保正确地设置了任务输入数据。下面是一个示例代码，演示了如何创建自定义标注作业，并设置任务输入数据：

import boto3

# 创建SageMaker客户端
sagemaker_client = boto3.client('sagemaker')

# 定义任务输入数据
task_input = {
    'dataset': {
        's3DataSource': {
            'manifestS3Uri': 's3://your-bucket/your-manifest.manifest'
        }
    }
}

# 创建自定义标注作业
response = sagemaker_client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='your-labeling-job-name',
    LabelAttributeName='your-label-attribute',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://your-bucket/your-manifest.manifest'
            }
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://your-bucket/your-output-path'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::your-account-id:role/your-role',
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://your-bucket/your-label-categories',
    LabelingJobAlgorithmsConfig={
        'LabelingJobAlgorithmSpecificationArn': 'arn:aws:sagemaker:your-region:your-account-id:labeling-job-algorithm-specification/your-specification',
        'InitialActiveLearningModelArn': 'arn:aws:sagemaker:your-region:your-account-id:active-learning-model/your-model'
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:your-region:your-account-id:workteam/your-workteam',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://your-bucket/your-ui-template'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:your-region:your-account-id:function:your-pre-human-task-lambda',
        'TaskKeywords': ['your-task-keywords'],
        'TaskTitle': 'your-task-title',
        'TaskDescription': 'your-task-description',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 1,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 3600,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 86400,
        'MaxConcurrentTaskCount': 100,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:your-region:your-account-id:function:your-annotation-consolidation-lambda'
        }
    },
    StoppingConditions={
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 90
    },
    LabelingJobOutput={
        'OutputDatasetS3Uri': 's3://your-bucket/your-output-dataset'
    }
)

print(response)

请确保在 task_input 中设置了正确的数据源路径，并将其传递给 create_labeling_job() 函数的 HumanTaskConfig 参数中。

希望这个代码示例能帮助你解决问题。根据你的具体情况，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改。