Транспонировать Conv2D на сервере Tesnprflow

Question

У меня проблемы с определением определенной модели

Не проблема

import tensorflow as tf 
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Activation, Flatten, Conv2D,MaxPooling2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(192,64,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

saved_to_path = tf.keras.experimental.export(
        model, '/tensorflow-serving/test/my_simple_tf_keras_saved_model')

Проблема

import tensorflow as tf 
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Activation, Flatten, Conv2D,MaxPooling2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(192,64,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

saved_to_path = tf.keras.experimental.export(
        model, '/tensorflow-serving/test/my_simple_tf_keras_saved_model')

Ошибка при запуске не серверной модели { "error": "Fused conv implementation does not support grouped convolutions for now.\n\t [[{{node conv2d/BiasAdd}}]]" }

Conv2D не работает с одним каналом.Но работа с тремя каналами.

Мне нужен одноканальный входной сигнал.Как быть?Нужно Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(192,64,1))

Это сумка или особенность?