model.fit(padded_sequences, tf.keras.utils.to_categorical(sequences, num_classes=len(tokenizer.word_index)+1), epochs=100) 报错了，报错提示为：ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (5,) + inhomogeneous part.，请修改一下

这个错误通常是因为训练数据中存在不同长度的序列导致的。你可以尝试将所有序列填充到相同的长度，然后再进行训练，例如使用 `pad_sequences` 函数进行填充。你可以参考下面的代码：

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

max_len = 50  # 假设最大序列长度为50

padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_len, padding='post', truncating='post')

model.fit(padded_sequences, tf.keras.utils.to_categorical(sequences, num_classes=len(tokenizer.word_index)+1), epochs=100)

这里使用 `pad_sequences` 函数将所有序列填充到长度为50，同时使用 `to_categorical` 函数将标签转换为独热编码。你可以根据你的实际情况调整 `max_len` 的值。