要搭建TensorFlow分布式训练环境，您可以按照以下步骤进行操作：
pip install tensorflow
配置网络：确保您的网络能够支持分布式训练。您需要保证所有参与训练的机器可以互相通信。
配置集群：创建一个TensorFlow集群，包括一个参数服务器和多个工作节点。您可以通过编写一个tensorflow集群配置文件来配置集群。
编写分布式训练代码：修改您的TensorFlow训练代码，以便在分布式环境中运行。您需要使用tf.train.ClusterSpec指定集群配置，并使用tf.train.Server来启动参数服务器和工作节点。
启动训练：将修改后的分布式训练代码部署到各个节点上，并启动训练过程。您可以使用命令行参数来指定每个节点的角色。
通过以上步骤，您就可以搭建一个TensorFlow分布式训练环境，并在多台机器上进行训练。祝您成功！