当你安装了多个python解释器时，似乎会发生这个问题，其中一些是针对不同的架构（x86_64 vs arm 64）。你需要确保使用正确的python解释器，如果你安装了苹果版本的tensorflow，那么可能需要一个arm 64解释器。
如果你使用rosetta（苹果的x86_64模拟器），那么你需要使用x86_64 Python解释器，如果你以某种方式加载arm 64 Python解释器，你会得到非法指令错误（这完全有道理）。
如果你使用任何安装新python解释器的脚本，那么你需要确保安装了正确的架构解释器（最有可能是arm 64）。
总的来说，我认为这个问题的发生是因为python环境设置不是为可以运行多个指令集/架构的系统而设计的，pip确实检查了包和主机系统的架构，但似乎你可以运行x86_64解释器来加载一个为arm 64设计的包，这就产生了这个问题。
作为参考，在tensorflow_macos中有一个issue，人们可以检查。

安装Tensorflow 1.15版为我解决了这个问题。

$ conda install tensorflow==1.15

对于M1 Mac，来自Apple开发人员page的以下工作：
首先，从here下载Conda Env，然后按照以下说明操作（假设脚本下载到~/Downloads文件夹）

chmod +x ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
sh ~/Downloads/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh
source ~/miniforge3/bin/activate

重新加载shell并执行

python -m pip uninstall tensorflow-macos
python -m pip uninstall tensorflow-metal

conda install -c apple tensorflow-deps

python -m pip install tensorflow-macos
python -m pip install tensorflow-metal

如果由于某种原因上述方法不起作用，Apple开发人员page提供了一些边缘情况和其他信息

我已经能够通过使用Miniforge而不是Anaconda作为Python环境来解决这个问题。Anaconda还不支持arm64架构。

在我的例子中，错误是

zsh: illegal hardware instruction  python

把我的答案放在这里，因为上面提到的错误（"zsh: illegal hardware instruction python" when installing Tensorflow on macbook pro M1）的问题被标记为这篇文章的重复。
所以，在我的例子中，安装tensorflow-macos和tensorflow-metal是解决方案。现在，它们可以通过pip安装。但是运行pip install tensorflow-macos给了我以下错误

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-macos (from versions: none) 
ERROR: No matching distribution found for tensorflow-macos

所以，根据苹果论坛上的帖子，我不得不做以下事情

SYSTEM_VERSION_COMPAT=0 pip install tensorflow-macos tensorflow-metal

这是因为M1芯片。现在有一个预发布版本，为macOS 11.0+提供硬件加速的TensorFlow和TensorFlow Addons。通过Apple的ML Compute框架，M1 Mac和基于Intel的Mac支持原生硬件加速。
您需要安装支持M1芯片的TensorFlow只需拉取此tensorflow macos存储库并运行./scripts/download_and_install.sh