在TensorFlow中实现数据并行可以使用tf.distribute.Strategy模块。这个模块允许在多个GPU或TPU上并行执行同一模型的训练，从而加快训练速度。

具体实现步骤如下：

导入必要的库：

import tensorflow as tf

定义模型和数据集：

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

定义数据并行策略：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()

在策略范围内定义模型和优化器：

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'])

使用策略训练模型：

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

通过以上步骤，就可以在TensorFlow中实现数据并行，加速模型训练过程。