要并行地使用TensorFlow进行字符串分割，可以使用tf.data.Dataset.map方法来操作每个输入字符串。以下是一个示例代码，演示了如何使用多个线程并行地对字符串进行分割：

import tensorflow as tf

def split_string(string):
    # 在这里执行字符串分割操作
    return tf.strings.split(string, sep=" ")

# 输入字符串列表
strings = ["Hello World", "TensorFlow is great", "Parallel processing"]

# 创建一个数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(strings)

# 使用多个线程并行地对字符串进行分割
num_parallel_calls = tf.data.experimental.AUTOTUNE
dataset = dataset.map(split_string, num_parallel_calls=num_parallel_calls)

# 打印分割后的结果
for item in dataset:
    print(item.numpy())

在上述代码中，首先定义了一个split_string函数，用于对输入字符串进行分割操作。然后，创建了一个数据集，并使用tf.data.Dataset.map方法将split_string函数应用于数据集中的每个元素。num_parallel_calls参数用于指定并行处理的线程数，可以使用tf.data.experimental.AUTOTUNE自动选择最佳数量的线程。

最后，使用for循环遍历数据集，并打印每个分割后的字符串。运行代码后，输出将是：

[b'Hello' b'World']
[b'TensorFlow' b'is' b'great']
[b'Parallel' b'processing']

这表明字符串已成功并行地分割。请注意，输出字符串以字节格式呈现，可以根据需要进行进一步处理。