分布式TensorFlow：一个机器上的多个网络

要给出一个包含代码示例的解决方法，首先需要理解什么是分布式TensorFlow和多个网络。

分布式TensorFlow是指在多台机器上同时运行TensorFlow计算图的能力。多个网络是指在同一个机器上同时运行多个独立的TensorFlow计算图。

以下是一个解决方法的示例，该示例展示了如何在一个机器上同时运行多个TensorFlow网络。

import tensorflow as tf

# 定义第一个网络
with tf.device('/gpu:0'):
    # 在第一个GPU上创建计算图
    # ...
    # 定义模型、损失函数、优化器等等

# 定义第二个网络
with tf.device('/gpu:1'):
    # 在第二个GPU上创建计算图
    # ...
    # 定义模型、损失函数、优化器等等

# 合并网络
merged_network = tf.add(first_network, second_network)

# 创建会话并运行计算图
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    
    # 训练网络
    for epoch in range(num_epochs):
        # 在训练数据上运行第一个网络
        # ...
        
        # 在训练数据上运行第二个网络
        # ...
        
        # 合并两个网络的结果并运行
        merged_result = sess.run(merged_network, feed_dict={first_network: first_network_result, second_network: second_network_result})
        
        # 更新模型参数
        # ...

在这个示例中，我们首先使用tf.device指定了第一个网络的计算图在第一个GPU上运行，第二个网络的计算图在第二个GPU上运行。然后，我们定义了两个网络的模型、损失函数、优化器等等。

接下来，我们使用tf.add合并了两个网络的结果，创建了一个新的计算图。

最后，我们创建一个会话，并在训练循环中分别运行第一个和第二个网络，然后将两个网络的结果合并，并更新模型参数。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的分布式TensorFlow和多个网络的实现可能会更加复杂。具体的实现方法和代码会根据具体的应用场景和需求而有所不同。