这个问题可能由于内存不足而导致。可以尝试调整批大小或减小模型大小来减少内存使用。

另外，应该确保使用最新版本的TensorFlow，因为它已经针对Apple M1芯片进行了优化。

以下是几个可能有用的示例参考，以减少内存使用：

1）减小模型中层的大小。

2）使用低级别的TensorFlow API构建模型，以便更好地控制内存的使用。

3）使用Keras中的fit_generator来逐批计算数据，这样可以减少内存需求，同时还可以在每个epoch之后更新模型。

以下是一个使用Keras的代码示例，来演示如何使用fit_generator：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

train_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255).flow_from_directory(
    'path/to/images',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    class_mode='binary')

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

model.fit_generator(
    generator=train_generator,
    steps_per_epoch=len(train_generator) // 32,
    epochs=10
)