【提问】关于rknn2转TensorFlow的pb模型

你好，我们想用3568进行人脸识别，首先需要进行人脸检测。
我们有一个基于SSD架构的人脸检测模型，在转换为rknn的时候失败。
参考的样例是：
/rknn-toolkit2/examples/tensorflow/ssd_mobilenet_v1/test.py
注意到加载模型的代码是：
rknn.load_tensorflow(tf_pb='./ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pb',
                         inputs=['FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/batchnorm/mul_1'],
                         outputs=['concat', 'concat_1'],
                         input_size_list=[[1, INPUT_SIZE, INPUT_SIZE, 3]])
其中inputs是FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/batchnorm/mul_1，不明白为什么是这一层作为输入？

查看了tf_pb='./ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pb'的模型结构之后发现第一个节点是image_tensor，但是如果把这一层作为输入的话，就会得到：
E load_tensorflow: ValueError: Input 0 of node ToFloat was passed float from image_tensor:0 incompatible with expected uint8.


我的模型要转化成功的话，看来也是需要找到inputs=['FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/batchnorm/mul_1'],这一层，问题是我的模型里没有这一层，我该怎么做？