在TensorFlow中實現模型并行有多種方法，以下是一些常用的方法：

1. 使用tf.distribute.MirroredStrategy：MirroredStrategy是TensorFlow中用于多GPU并行訓練的策略。在使用MirroredStrategy時，TensorFlow會自動將模型的參數復制到每個GPU上，并在每個GPU上計算梯度。最后，通過求取所有GPU上的梯度的平均值來更新模型的參數。

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = create_model()
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

2. 使用tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy：MultiWorkerMirroredStrategy是一種用于分布式多GPU訓練的策略。它支持使用多臺機器上的多個GPU進行訓練。

strategy = tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = create_model()
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

3. 自定義模型并行：如果需要更靈活的模型并行策略，可以自定義模型并行的實現。可以將模型拆分成多個部分，然后將每個部分放在不同的GPU上進行計算。

# 在GPU上運行不同的計算
with tf.device('/gpu:0'):
    model1 = create_model_part1()

with tf.device('/gpu:1'):
    model2 = create_model_part2()

# 將不同部分的輸出合并
output1 = model1(input)
output2 = model2(input)
output = tf.concat([output1, output2], axis=-1)

以上是一些在TensorFlow中實現模型并行的常用方法，可以根據需求選擇合適的方法來實現模型并行。