在TensorFlow中實現數據并行可以使用tf.distribute.Strategy模塊。這個模塊允許在多個GPU或TPU上并行執行同一模型的訓練，從而加快訓練速度。

具體實現步驟如下：

1. 導入必要的庫：

import tensorflow as tf

2. 定義模型和數據集：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

3. 定義數據并行策略：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

4. 在策略范圍內定義模型和優化器：

with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='sparse_categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

5. 使用策略訓練模型：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

通過以上步驟，就可以在TensorFlow中實現數據并行，加速模型訓練過程。