利用Resnet50对灰度图片进行图像去噪，灰度图片形状为[16,1,50,50]。

首先，我们需要将灰度图像转换为RGB图像，因为Resnet50网络需要输入RGB图像。可以通过将灰度图像复制三次，将其转换成形状为[16,3,50,50]的RGB图像。然后，我们可以使用Resnet50对图像进行去噪。

以下是示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

# 将灰度图像转换为RGB图像
gray_images = torch.randn(16, 1, 50, 50)
rgb_images = torch.cat([gray_images]*3, dim=1)

# 加载Resnet50模型
resnet = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结Resnet50的所有层
for param in resnet.parameters():
    param.requires_grad = False

# 将最后一层的输出通道数修改为1，用于去噪
resnet.fc = nn.Linear(resnet.fc.in_features, 1)

# 对图像进行去噪
denoised_images = resnet(rgb_images)

# 输出结果的形状为[16, 1]
print(denoised_images.shape)

需要注意的是，上述代码中的去噪效果可能并不理想，因为Resnet50并不是专门用于图像去噪的网络。如果需要更好的去噪效果，可以尝试使用其他专门用于图像去噪的网络，如UNet、DnCNN等。