请教一下机器学习PAI，我的时间差序列改成以下这个配置，请问报错怎么解决？

从你提供的报错信息来看，这是一个关于PAI模型配置的问题。你的配置文件中，sequence_combiner部分使用了attention机制，但是attention机制需要额外的参数设置，而你并未提供这些参数。

在PAI的配置文件中，sequence_combiner部分需要包含一个attention字段，该字段需要包含attention相关的参数设置。例如：

sequence_combiner: {
  attention: {
    hidden_size: 128,
    num_heads: 4,
    dropout_rate: 0.1,
  },
}

在这个例子中，hidden_size、num_heads和dropout_rate是attention需要的参数。你需要根据你的需求来设置这些参数。

另外，你的embedding_dim设置为8，这可能有些偏小。对于时间序列数据，通常需要较大的嵌入维度来捕捉数据的特征。你可以尝试将embedding_dim增大到32或64。

看 stderr 的报错：
raise type(e)(node_def, op, message)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: StringToNumberOp could not correctly convert string:
[[{{node sequence_str_2_float_pc_log_times_diff_ss}} = StringToNumberout_type=DT_FLOAT, _device="/device:CPU:0"]]

里面说你定义的是 float, 但是其实是 string, 没法转成 float
排查方法：

1. 查看这个特征：sequence_str_2_float_pc_log_times_diff_ss ，看是不是分隔符有错误
2. 如果确认分隔符没问题，再排查是不是有脏数据。可以先取两条正常的数据跑一下看看是不是能正常跑，确认一下是不是脏数据的问题。可以先按给出的排查方法逐条排查一下。不能有空值，空值好像没法转换成 float 吧，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在 PAI-DSSM 中设置 features 参数时，在 sequence_combiner 属性下的 attention{} 是错误的，因为 PAI-DSSM 不支持 attention 功能。
建议您删除 attention 字段，或者替换为您需要的功能模块（例如 mean_pooling 或 gru）。以下是修正后的示例：

features: {
  input_names: 'pc_log_times_diff_ss'
  feature_type: SequenceFeature
  sub_feature_type: RawFeature
  separator: '!'
  sequence_combiner{mean_pooling{} }
}