python - 可以混合精度使用对象检测 api，还是可以在构建模型之前观察/修改模型的层？
问题描述
是否有一种简单的方法可以转换 model_main_tf2.py 以启用混合精度以在对象检测 api 中进行迁移学习？
我查看了源代码，即使在挖掘了 10 个不同的文件之后，我仍然无法访问模型的各个层。
我想最后我检查了我决定
detection_model = MODEL_BUILD_UTIL_MAP['detection_model_fn_base'](
model_config=model_config, is_training=True)
在 model_lib_v2.py 的第 530 行，它用作 model_main_tf2.py 的内部函数，用于构建创建的模型。
有没有一种简单的方法可以将此模型转换为混合精度？或者也许看看我正在构建的层次？
这里是model_main_tf2.py，我的分发方法使用第103行。
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/model_main_tf2.py