K.l2_normalize不会将潜向量归一化为长度1，而是约为0.2。

K.l2_normalize函数是用于将向量归一化为长度1的函数，但是根据问题描述，你希望将潜向量归一化为约为0.2的长度。这可以通过以下方式解决：

import tensorflow as tf

# 定义潜向量
embeddings = tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0]])

# 归一化向量
normalized_embeddings = tf.nn.l2_normalize(embeddings, axis=1)

# 计算潜向量的长度
norm = tf.norm(embeddings)

# 设置目标长度
target_length = 0.2

# 计算缩放因子
scale = target_length / norm

# 调整归一化向量的长度
scaled_embeddings = normalized_embeddings * scale

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    print("原始潜向量：")
    print(sess.run(embeddings))
    print("归一化向量：")
    print(sess.run(normalized_embeddings))
    print("缩放后的向量：")
    print(sess.run(scaled_embeddings))

上述代码将潜向量先进行归一化，然后根据目标长度和潜向量的实际长度计算缩放因子，最后将归一化向量按照缩放因子进行调整，从而得到约为0.2的长度。