机器学习代码在第一个epoch后停止，并给出多个错误。

问题可能与代码中的错误参数、数据问题或内存问题有关。以下是一些可能的

1. 检查代码中的参数，是否设置得当。确保使用了正确的损失函数、优化器和学习率等参数。同时，检查模型架构是否正确，包括正确设置所有层的输入、输出维度。

2. 检查数据是否正确准备。确保输入数据和标签的格式正确，并且已经标准化、归一化或预处理以便于模型训练。如果数据量较大，可以尝试将数据分批读入，以减少内存负担。

3. 检查内存使用情况。确保尽量避免内存泄漏或过度占用内存。可以尝试使用 generator 来避免一次性读入所有数据，从而减少内存占用。

以下是一个示例代码，旨在帮助您更好地定位和解决可能与此问题相关的问题：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
    loss='categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

# 加载数据并准备
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test =