在LSTM模型的训练过程中，并不需要预先设定训练步数。LSTM模型的训练通常使用迭代的方式进行，每次迭代将一批训练样本输入到模型中进行训练，直到达到预设的停止条件。

    通常情况下，迭代次数是通过设置一个最大的训练步数来控制的。这可以防止模型过拟合训练数据而导致性能下降。在实际训练中，经验表明，当模型在验证集上的性能不再提升时，可以停止训练，避免过度拟合。

    除了迭代次数外，LSTM模型的训练过程还可以根据其他停止条件进行控制，例如达到预设的误差阈值、训练时间超过限定时间等。这些停止条件可以根据具体任务的需求和模型的性能表现进行设置。

    总而言之，在训练LSTM模型时，并不需要预先设定训练步数，而是通过设定最大的训练步数和其他停止条件来控制训练过程的结束。这样可以根据模型的性能表现和需求来动态地调整训练步数，以获得更好的训练效果。