在TensorFlow中，特征处理的方法通常包括以下步骤：
特征选择：选择合适的特征用于训练模型，通常需要根据数据集和问题的需求来进行特征选择。
特征缩放：对特征进行标准化或归一化处理，以确保不同特征之间的数值范围相似，有助于模型的训练和收敛。
特征转换：对特征进行转换，例如对特征进行离散化处理、进行特征工程等，以提高模型的性能。
特征组合：对多个特征进行组合，创建新的特征，以提高模型的表现。
特征编码：将类别型特征进行编码，例如独热编码、标签编码等，以便模型能够处理这些特征。
TensorFlow提供了一些工具和函数来进行特征处理，例如tf.feature_column模块可以用于创建特征列，tf.data.Dataset模块可以用于处理数据集等。通过这些工具和函数，可以方便地对特征进行处理和准备，以用于模型的训练和预测。