在TensorFlow中實現單機多卡訓練可以通過使用tf.distribute.Strategy來實現。tf.distribute.Strategy是TensorFlow提供的用于在多個設備上分布計算的API，可以輕松地在單個機器上的多個GPU或TPU上進行訓練。

以下是一個簡單的示例代碼，演示了如何使用tf.distribute.MirroredStrategy在單個機器上的多個GPU上進行訓練：

import tensorflow as tf

# 創建MirroredStrategy對象，將計算分布到所有可用的GPU上
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 在strategy.scope內定義模型和訓練過程
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

# 加載數據集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 數據預處理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# 在多個GPU上進行訓練
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

# 評估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

在上述代碼中，我們首先創建了一個tf.distribute.MirroredStrategy對象，并使用strategy.scope()來定義模型和訓練過程。然后，我們加載MNIST數據集，對數據進行預處理，并使用model.fit()在多個GPU上進行訓練。最后，我們使用model.evaluate()來評估模型。

通過使用tf.distribute.Strategy，您可以輕松地實現單機多卡訓練，提高訓練速度和性能。