LSTM（长短期记忆）模型的训练时间受以下几个因素的影响：

    1. 数据集规模：训练时间与数据集的大小成正比。较大的数据集需要更多的计算资源和时间来处理和训练模型。因此，更大的数据集通常需要更长的训练时间。

    2. 网络结构和参数设置：LSTM模型的网络结构和参数设置也会直接影响训练时间。例如，增加LSTM层的数量或隐藏层的大小都会增加模型的复杂度，进而增加训练时间。同样，调整其他参数，如学习率、批次大小（batch size）和训练周期数（epochs）等，也会对训练时间产生影响。

    3. 硬件设备：训练时间还受可用的硬件设备的影响。通常情况下，使用高性能的GPU（图形处理单位）来进行模型训练可以加快训练速度。相比于传统的CPU（中央处理器），GPU可以同时处理多个并行计算任务，从而提高训练效率。

    4. 计算资源：LSTM模型的训练时间也与计算资源的可用性有关。更高级别的计算资源，例如云计算平台或分布式计算系统，可以加速模型训练。这样的计算资源可以提供更多的计算能力和存储空间，以便同时处理更大的数据集和更复杂的模型。

    5. 优化算法：选择合适的优化算法也会影响训练时间。常用的优化算法包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adam等。不同的优化算法具有不同的收敛速度和效果，这将直接影响训练时间。

    综上所述，LSTM模型的训练时间受到数据集规模、网络结构和参数设置、硬件设备、计算资源以及优化算法等因素的综合影响。对于不同的问题和需求，我们可以根据具体情况进行调整和优化，以提高训练效率。