在TensorFlow中，可以通過在模型的損失函數中添加正則化項來實現正則化。常用的正則化方法有L1正則化和L2正則化。

例如，可以通過在損失函數中添加L2正則化項來實現權重的正則化。具體步驟如下：

1. 定義模型并計算損失函數：

import tensorflow as tf

# 定義模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 計算損失函數
def loss(model, x, y, training):
    y_ = model(x, training=training)
    loss = tf.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_)
    
    # 添加L2正則化項
    l2_reg = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(v) for v in model.trainable_variables])
    loss += 0.01 * l2_reg
    
    return loss

2. 訓練模型時，在計算梯度和更新參數時，同時計算損失函數中的正則化項：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

def train_step(model, inputs, targets):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss_value = loss(model, inputs, targets, training=True)
    gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    return loss_value

通過以上步驟，即可在TensorFlow中實現對模型參數的L2正則化。