为什么要将变量添加到层的_trainable_weights列表中？

将变量添加到层的_trainable_weights列表中的目的是为了在训练过程中对这些变量进行优化和更新。_trainable_weights列表是一个存储了层中可训练变量的列表，这些变量是神经网络模型中需要通过反向传播算法进行优化的参数。

在深度学习中，模型的训练过程通常通过最小化损失函数来优化模型的参数。而模型的参数通常是由可训练变量组成的，例如权重矩阵和偏置向量。通过将这些变量添加到_trainable_weights列表中，可以方便地对它们进行管理和更新。

添加变量到_trainable_weights列表的好处包括：

1. 优化和更新：将变量添加到_trainable_weights列表中后，可以使用梯度下降等优化算法来更新这些变量，以最小化损失函数。这样可以使模型在训练过程中逐渐优化，提高模型的性能。
2. 控制训练范围：通过将变量添加到_trainable_weights列表中，可以灵活地控制哪些变量参与训练，哪些变量保持不变。这对于迁移学习、微调模型等场景非常有用，可以根据具体任务的需求选择性地冻结或训练某些层的变量。
3. 参数共享：在一些特定的神经网络结构中，不同层之间可能会共享部分变量。通过将这些共享的变量添加到_trainable_weights列表中，可以确保它们在训练过程中得到更新，从而保证模型的整体性能。

总之，将变量添加到层的_trainable_weights列表中是为了方便对这些变量进行优化和更新，以及灵活地控制训练范围和实现参数共享。这样可以提高模型的性能和灵活性。