在无法访问google网页但已下载了esm1_t34_670M_UR100.pt文件的情况下，通过对预训练模型esm1_t34_670M_UR100输入S蛋白基因序列数据，获得特征向量的python代码

要在Python中使用预训练的ESM模型处理S蛋白基因序列数据并获取特征向量，你需要先安装相关的库，如`transformers`和`torch`。如果没有安装，可以使用以下命令：

pip install transformers torch

然后你可以尝试使用以下代码片段来加载模型并处理序列：

import torch
from transformers import ESMForSequenceClassification, ESMTokenizerFast

# 如果模型不在当前工作目录下，需要指定模型路径
model_path = 'path_to_your_file/esm1_t34_670M_UR100.pt'
tokenizer_path = 'path_to_your_file/tokenizer.pkl'  # 这里假设你有对应的tokenizer

# 加载模型和tokenizer
model = ESMForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
tokenizer = ESMTokenizerFast.from_pretrained(tokenizer_path)

# 假设你的S蛋白基因序列存储在一个列表或字符串变量seq_list中
seq_list = ['your_sprotein_gene_sequence']

# 对序列进行编码
input_ids = [tokenizer(seq, return_tensors="pt") for seq in seq_list]

# 获取特征向量
with torch.no_grad():
    feature_vectors = model(input_ids).pooler_output

# feature_vectors是一个形状为 (batch_size, hidden_size) 的张量，每一行对应一个序列的特征表示

请注意，这个例子假设你已经有一个保存好的tokenizer，并且模型结构适用于你的任务。如果你的任务不是分类而是其他类型的任务，例如序列相似度计算，可能需要调整模型和tokenizer的选择。