要解决本地GPU上的Tensorflow在LSTM上比Colab GPU上速度慢的问题，可以尝试以下解决方法：

1. 确保使用的Tensorflow版本相同：首先确保本地和Colab上使用的Tensorflow版本一致。可以使用!pip list | grep tensorflow命令在Colab中查看Tensorflow版本，并在本地环境中安装相同版本的Tensorflow。

2. 升级CUDA和cuDNN：确保本地安装的CUDA和cuDNN版本与Colab中使用的版本匹配。可以在Colab中使用!nvcc --version命令查看CUDA版本，并在本地安装相同版本的CUDA。同样地，可以在Colab中使用!cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2命令查看cuDNN版本，并在本地安装相同版本的cuDNN。

3. 检查Tensorflow的GPU支持：在本地环境中，确保Tensorflow正确地使用了GPU。可以使用以下代码片段检查Tensorflow是否正确识别了GPU并正在使用它：

import tensorflow as tf
print(tf.test.gpu_device_name())

如果输出为空字符串，表示Tensorflow没有正确识别到GPU。可以尝试重新安装Tensorflow或重新配置GPU驱动程序。

4. 优化Tensorflow代码：确保在LSTM模型中使用了优化的Tensorflow代码。以下是一些可能的优化措施：

• 使用GPU加速的优化器：可以尝试使用基于GPU的优化器，如tf.keras.optimizers.Adam的amsgrad=True选项。
• 使用GPU加速的CuDNN LSTM层：在创建LSTM层时，可以使用tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM代替tf.keras.layers.LSTM。这将使用cuDNN加速LSTM运算。
• 设置GPU内存增长：在开始模型训练之前，可以使用以下代码片段将Tensorflow的GPU内存增长限制为需要的量：

gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for device in gpu_devices:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(device, True)

• 批量计算：可以尝试增加批量大小以提高GPU利用率和整体性能。但是，批量大小过大可能会导致内存溢出，因此需要根据可用的GPU内存和模型复杂性进行调整。

尝试上述方法后，应该能够提高本地GPU上Tensorflow LSTM模型的性能。