AWS Lambda 的限制是函数包的大小不能超过 250 MB。如果你要运行的 TensorFlow 包超过了这个限制，这里有几个解决方法：

1. 减小包的大小：可以尝试删除不必要的文件和依赖项，或者使用更小的 TensorFlow 版本。删除不必要的文件可以通过使用 .dockerignore 来指定不需要包含的文件或目录。另外，你也可以只包含 TensorFlow 的核心组件，而不是整个包。

2. 使用 Lambda Layers：AWS Lambda Layers 是一种将常用的代码和依赖项从函数包中分离出来的机制。你可以将 TensorFlow 包作为一个 Layer，然后在 Lambda 函数中引用它。这样可以减小函数包的大小，因为 Layer 可以在多个函数之间共享。

下面是一个使用 Lambda Layers 的示例：

import tensorflow as tf

def lambda_handler(event, context):
    # 使用 TensorFlow
    ...

3. 在运行时下载 TensorFlow：将 TensorFlow 包上传到 S3 存储桶，并在 Lambda 函数运行时从 S3 下载它。这样可以绕过函数包大小的限制，但会增加函数的启动时间和网络延迟。

下面是一个在运行时下载 TensorFlow 的示例：

import boto3
import tensorflow as tf

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # 从 S3 下载 TensorFlow 包
    s3.download_file('my-bucket', 'tensorflow-package.tar.gz', '/tmp/tensorflow-package.tar.gz')
    
    # 解压缩 TensorFlow 包
    tf.compat.v1.gfile.DeleteRecursively('/tmp/tensorflow')
    tf.compat.v1.gfile.MakeDirs('/tmp/tensorflow')
    tf.compat.v1.gfile.Extract('/tmp/tensorflow-package.tar.gz', '/tmp/tensorflow')
    
    # 添加 TensorFlow 包路径到系统路径中
    sys.path.append('/tmp/tensorflow')

    # 使用 TensorFlow
    ...

以上是几种解决方法，你可以根据自己的需求选择适合的方法来解决 AWS Lambda 运行 TensorFlow 包超过 250 MB 限制的问题。