LSTM是一种用于处理序列数据的神经网络模型，已经在深度学习领域广泛应用。以下是一些常用的开源LSTM实现库：

  1. TensorFlow： TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，提供了一种称为TensorFlow LSTM的内置LSTM实现。 TensorFlow可以跨多个平台运行，并提供了丰富的功能和灵活性。

  2. PyTorch： PyTorch是另一个广泛使用的开源深度学习框架，也提供了内置的LSTM实现。与TensorFlow相比，PyTorch更加动态和易于使用，在研究和原型开发中受到广泛欢迎。

  3. Keras： Keras是一个高级神经网络API，可以在多个后端中运行，包括TensorFlow和Theano。Keras提供了简洁的API来构建和训练LSTM模型，并且易于使用和理解。

  4. Caffe： Caffe是一个用于深度学习的框架，提供了通过配置文件来定义网络结构的方式。Caffe也支持LSTM模型的训练和推理，并且有一个活跃的社区支持。

  5. Deeplearning4j： Deeplearning4j是一个基于Java的深度学习库，可以与Hadoop和Spark等大数据框架集成。 Deeplearning4j提供了对LSTM模型的支持，并且可以在分布式环境中进行训练和推理。

  这只是一些常见的开源LSTM实现库，还有许多其他库可供选择，根据具体需求选择最适合的库进行使用。