TensorFlow中防止过拟合的方法包括以下几种：
正则化：通过在损失函数中加入正则化项，如L1正则化和L2正则化，来限制模型参数的大小，防止模型过拟合。
Dropout：在训练过程中随机地丢弃部分神经元的输出，从而减少神经元之间的依赖关系，防止模型过拟合。
提前停止：在训练过程中监控模型在验证集上的表现，当验证集上的表现开始下降时停止训练，防止模型过拟合。
批归一化：对输入数据进行标准化处理，可以加速训练过程，减少内部协变量转移，并提高模型的泛化能力。
数据增强：通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作，增加训练数据的多样性，减少模型过拟合的风险。
这些方法可以单独或结合使用，来有效地防止模型过拟合、提高模型的泛化能力。