在TensorFlow中，可以通過使用tf.distribute.Strategy來實現模型并行計算。tf.distribute.Strategy是一個API，可以讓用戶在多個GPU和/或多個機器上并行訓練模型。它提供了一種簡單的方式來在多個設備上進行數據并行計算，從而加快訓練速度。

下面是一個簡單的示例代碼，演示如何在TensorFlow中實現模型并行計算：

import tensorflow as tf

# 定義一個簡單的模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 定義一個MirroredStrategy對象，可以將計算分布到多個GPU上
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 在strategy.scope下定義模型和優化器
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])

    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

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

# 使用MirroredStrategy訓練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

在上面的示例中，我們首先定義了一個簡單的神經網絡模型，然后創建了一個MirroredStrategy對象來實現模型并行計算。在strategy.scope()下定義模型和優化器后，我們可以使用model.fit()方法來訓練模型，TensorFlow會自動將計算分布到多個GPU上。

除了MirroredStrategy，TensorFlow還提供了其他一些分布策略，如MultiWorkerMirroredStrategy和TPUStrategy，可以根據需要選擇合適的策略來實現模型并行計算。