你是对的 - 差异很小。基本的 LSTMCell 类实现了所需的主要功能，例如build方法，而 LSTM 类只包含一个入口点：call方法，以及一堆用于检索属性值的getter 。LSTMCell是基类，用作LSTM类内部使用的单元。

所有链接都指向tensorflow.keras源代码的相关部分。

我的建议是在模型中使用标准 LSTM 类作为普通层。如果您有 GPU 可供使用，您可能希望使用经过 CUDA 优化的层版本在 GPU 上执行。根据文档：

请注意，此单元未针对 GPU 上的性能进行优化。请 tf.keras.layers.CuDNNLSTM在 GPU 上使用以获得更好的性能。

也有GRU一层，也有CuDNNGRU一层。

如果你想调整底层的工作方式，你可以创建一个类并从 LSTMCell 甚至基类继承：

from tensorflow.python.keras.engine.base_layer import Layer

class MyLSTM(Layer):
    pass

但是你必须为自己实现很多事情。