參數數量：LSTM模塊通常比GRU模塊有更多的參數，因此在訓練中需要更多的計算資源和時間。
訓練時間：由于LSTM模塊的參數更多，因此在訓練中通常需要更多的時間。
訓練效果：在某些數據集上，LSTM模塊可能會比GRU模塊表現更好，但在其他數據集上，兩者的效果可能會差不多。
內部結構：LSTM模塊有三個門控單元（輸入門、遺忘門和輸出門），而GRU模塊只有兩個門控單元（更新門和重置門）。
訓練效率：由于GRU模塊的參數數量較少，因此在一些情況下可能會訓練得更快。
總的來說，LSTM和GRU模塊在實際應用中的表現會受到具體問題和數據集的影響，需要根據具體情況選擇合適的模塊進行訓練和調參。
