在TensorFlow中，可以通過以下步驟實現分布式訓練：

1. 配置集群：首先需要配置一個TensorFlow集群，包括一個或多個工作節點和一個參數服務器節點。可以使用tf.train.ClusterSpec類來定義集群配置。

2. 創建會話：接下來創建一個TensorFlow會話，并使用tf.train.Server類來啟動集群中的各個節點。

3. 定義模型：定義模型的計算圖，包括輸入數據的占位符、模型的變量、損失函數和優化器等。

4. 分配任務：將不同的任務分配給不同的工作節點。可以使用tf.train.replica_device_setter函數來自動將變量和操作分配到不同的設備上。

5. 定義訓練操作：定義分布式訓練的操作，包括全局步數、同步更新操作等。

6. 啟動訓練：在會話中運行訓練操作，開始訓練模型。

下面是一個簡單的分布式訓練的示例代碼：

import tensorflow as tf

# 配置集群
cluster = tf.train.ClusterSpec({
    "ps": ["localhost:2222"],
    "worker": ["localhost:2223", "localhost:2224"]
})

# 創建會話
server = tf.train.Server(cluster, job_name="ps", task_index=0)
if server.target == "":
    server.join()

# 定義模型
with tf.device(tf.train.replica_device_setter(worker_device="/job:worker/task:%d" % 0, cluster=cluster)):
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
    cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 分配任務
if tf.train.replica_device_setter(worker_device="/job:worker/task:%d" % 0, cluster=cluster):
    train_op = tf.train.SyncReplicasOptimizer(train_step, replicas_to_aggregate=2, total_num_replicas=2)
else:
    train_op = train_step

# 啟動訓練
sess = tf.Session(server.target)
sess.run(tf.initialize_all_variables())

for _ in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

在這個示例中，我們先配置了一個包含一個參數服務器和兩個工作節點的集群，然后定義了一個簡單的神經網絡模型，使用SyncReplicasOptimizer類來實現同步更新，最后在會話中運行訓練操作來啟動分布式訓練。