利用esm1_t34_670M_UR100预训练模型，输入一个新冠病毒S蛋白氨基酸序列，输出一个特征向量的代码

使用Esm1-670M-UR100这样的预训练语言模型来提取新冠病毒S蛋白氨基酸序列的特征向量通常涉及以下步骤，这里是一个简化的例子，假设我们正在使用PyTorch框架：

import torch
from transformers import ESM1bTokenizerFast, ESM1tForSequenceClassification

# 加载预训练模型和tokenizer
model = ESM1tForSequenceClassification.from_pretrained('esm1_t34_670M_UR100')
tokenizer = ESM1bTokenizerFast.from_pretrained('esm1_t34_670M_UR100')

# 假设氨基酸序列已经编码为string，例如 "MAKGELGRLTVVRDVSNGTHYNYFQNLQ"
sequence = "MAKGELGRLTVVRDVSNGTHYNYFQNLQ"

# 对序列进行编码
input_ids = tokenizer(sequence, return_tensors="pt")['input_ids']

# 使用模型获取特征向量
with torch.no_grad():  # 因为这只是特征提取，不需要梯度计算
    embeddings = model(input_ids).last_hidden_state[:, 0, :]

# 出现的embeddings就是对应于输入序列的特征向量
print("特征向量 shape:", embeddings.shape)

在这个代码中，`ESM1tForSequenceClassification`模型实际上是基于Transformer架构的，它不仅包含了文本的嵌入层，还可能包括一些特定任务的分类层。通过调用`model(input_ids)`，我们可以得到最后一个隐藏层的表示，通常这部分就是最相关的特征向量部分。