在TensorFlow中實現模型的分布式計算通常可以使用TensorFlow的分布式計算框架，即tf.distribute模塊。該模塊提供了一些API和工具，使用戶能夠方便地在分布式環境中訓練和部署模型。

下面是使用TensorFlow中的分布式計算進行模型訓練的基本步驟：

1. 定義模型：首先定義一個模型，可以是Sequential模型、Functional API模型或者自定義模型。

2. 準備數據：準備訓練數據，可以使用tf.data.Dataset來加載數據。

3. 定義優化器和損失函數：選擇一個優化器和損失函數來訓練模型。

4. 使用分布式策略：使用tf.distribute.MirroredStrategy或tf.distribute.MultiWorkerMirroredStrategy等分布式策略來配置模型的分布式計算。

5. 在分布式策略的作用域內定義模型、優化器和損失函數：在分布式策略的作用域內定義模型、優化器和損失函數。

6. 編譯模型：使用model.compile()方法編譯模型。

7. 分布式訓練模型：使用model.fit()方法來訓練模型。

下面是一個使用tf.distribute.MirroredStrategy進行模型訓練的示例代碼：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 定義模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 準備數據
(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

# 定義優化器和損失函數
optimizer = Adam()
loss = 'sparse_categorical_crossentropy'

# 使用MirroredStrategy
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

# 在分布式策略的作用域內定義模型、優化器和損失函數
with strategy.scope():
    model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy'])

# 分布式訓練模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10)

在上面的示例代碼中，我們首先定義了一個簡單的Sequential模型，然后使用MNIST數據集準備了訓練數據。接著我們選擇了Adam優化器和交叉熵損失函數。然后我們使用tf.distribute.MirroredStrategy配置了分布式策略，并在策略作用域內定義了模型、優化器和損失函數。最后我們使用model.fit()方法來訓練模型。