请问一下，triplet loss之前都要进行L2归一化处理吗？我看到facenet 网络的最后使用了L2归一化得到embeddings，但是有的代码又没有使用L2归一化？

我看您写的那个triplet loss那里，建立的模型最后一层是是一个dense，这是全连接层，为啥这里叫embedding层了？在keras里面有一个embedding的函数，但是不懂具体的实现，在tensorflow里面也有相关的，embedding_lookup的函数，想问这里为啥这里输出就是embedding了

比如我给了labels 如下 (1,1,0)
那么batch size为3，这里有一个符合条件的标签信息对吧，然后输入的embeddings对应这个labels,但是就是之前要获得3D mask,那个地方的什么得到一个3D的mask [a, p, n], 对应triplet（a, p, n）是valid的位置是True还是没懂，有的地方是false，有的地方是true，这个位置不一样，有什么关联么？可不可以麻烦您，结合一个小例子指导一下呀？

相册的缩略图不显示,想知道咋会事

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首先非常感谢您提供的代码，有两个问题希望您能提供帮助
1、在我用batch_hard_triplet_loss方法训练手写数字网络时，我发现如果我的网络不加BN层,训练一会之后loss就会固定在margin的大小不在下降，并且acc（acc使用KNN求得）变成了0，我查看了一下_pairwise_distances，发现距离矩阵也差不多都变成了？这是什么原因造成的呢，必须要加bn层吗？
2、我将batch_hard_triplet_loss用在其他分类任务当中，网络采用VGG网络以及自己设计的简单网络，我发现就算我加了BN层，两个网络也会出现上述情况，我只用了三元组损失并没有使用其他损失，不知道这是什么原因？跟网络的大小或者分类任务的难易有关吗？
谢谢，希望您能回答。

大佬麻烦问下- -.大图我没有按你的脚本弄,我弄的不是正方形的尺寸.而且在ins.js里面的读取所有照片时,你写的data-size="1080x1080" 我改成了图片尺寸.1620*1080..但是到页面显示时就严重失调了..比例差不多成了2:1这种.这是怎么回事?新手小白..打扰了

如题

你好，向你请教一个问题。
source/photos/index.ejs 文件开头：
--- layout: post slug: "photos" title: "相册" noDate: "true" comments: "false" ---
有这样一段内容，它在页面是这样显示的

这是什么原因，请指教，谢谢。

我这边按照博主你的code操作，但是出现了 number of tensors 3136 do not match the number of lines in metadata 一个问题，在加载metadata的时候出现的，本来应该和博主你的10000是一样的，这里好奇怪，跑了两次visualize_embedding.py都是一样的出这个问题，而且metadata数据只有30KB是正常的么，我加载下载的log里面的20KB的也有上面这个问题，好奇我还没动代码呢就这样了，博主指点一下呀，以及那个二维的PCA图是怎么弄出来的呀，我这边这个三维的好奇怪

整个tensorflow的模型框架并不是很明显，除了那个基本的build_model，就是卷积池化卷积池化全连接，然后没懂为啥这个全连接之后就输出的是embedding。