最后训练模型时能否把原始的文本向量如tf-idf向量作为model.fit的输入？

可以的，您可以将原始的文本向量，如TF-IDF向量，作为`model.fit`的输入。但是需要注意的是，这样做可能会导致模型的性能受到限制，因为原始文本向量可能太大，维度太高，无法有效地训练神经网络。

因此，建议您在使用原始文本向量作为模型输入之前，将其降维或使用其他技术进行特征选择和特征提取。例如，您可以使用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）等降维技术，或者使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等能够自动提取特征的深度学习模型。

另外，如果您使用的是TF-IDF向量，建议您对其进行归一化处理，以便模型更好地学习。例如，您可以使用`sklearn.preprocessing`模块中的`StandardScaler`对TF-IDF向量进行归一化处理：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 构建TF-IDF向量
tfidf = TfidfVectorizer(...)
vectorized_data = tfidf.fit_transform(data)

# 归一化处理
scaler = StandardScaler()
normalized_data = scaler.fit_transform(vectorized_data.toarray())

# 训练模型
model.fit(normalized_data, labels, epochs=10, batch_size=32)

在上述代码中，我们首先使用`TfidfVectorizer`构建TF-IDF向量，然后使用`StandardScaler`对向量进行归一化处理，最后使用归一化后的向量训练模型。