GB/T 48073-2026 人工智能 深度学习框架功能要求
GB/T 48073-2026 Artificial intelligence—Functional requirements of deep learning framework
基本信息
本文件适用于深度学习框架的设计、开发、验证选型和评估。
发布历史
-
2026年08月
文前页预览
研制信息
- 起草单位:
- 中国电子技术标准化研究院、北京百度网讯科技有限公司、华为技术有限公司、上海商汤智能科技有限公司、北京旷视科技有限公司、北京大学、清华大学、北京智源人工智能研究院、中国移动通信集团有限公司、中国民航信息网络股份有限公司、中移九天人工智能科技(北京)有限公司、昆仑数智科技有限责任公司、中国科学院软件研究所、浪潮云信息技术股份公司、中国科学院工业人工智能研究所、中国南方电网有限责任公司超高压输电公司、华北电力科学研究院有限责任公司、中国汽车技术研究中心有限公司、中车沈阳机车车辆有限公司、同方知网数字科技有限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司、浙江大华技术股份有限公司、杭州海康威视数字技术股份有限公司、深圳市优必选科技股份有限公司、南京国通智能科技有限公司
- 起草人:
- 董建、徐洋、宋文林、张军、马艳军、胡晓光、于佃海、杨恒、张行程、陈其友、刘佳、曾炜、李影、穆太江、刘颖、曹汐、肖巍、邢统坤、刘辉、秦日臻、林秀峰、孟令中、杨光、肖雪、郑佳佳、武斌、薛云志、王宁、徐小天、陈乐然、孙跃、王佐正、孟宪明、殷世军、胡飞雪、邸贺亮、孔维生、彭剑峰、任文奇、梁乔玲、焦继超、丁一宁
- 出版信息:
- 页数:16页 | 字数:19 千字 | 开本: 大16开
内容描述
ICS35240
CCSL.70
中华人民共和国国家标准
GB/T48073—2026
人工智能深度学习框架功能要求
Artificialintelligence—Functionalrequirementsofdeeplearningframework
2026-08-28发布2026-12-01实施
国家市场监督管理总局发布
国家标准化管理委员会
GB/T48073—2026
目次
前言
…………………………Ⅲ
范围
1………………………1
规范性引用文件
2…………………………1
术语和定义
3………………1
缩略语
4……………………2
功能架构
5…………………3
训练功能
6…………………3
推理功能
7…………………5
模型功能
8…………………5
算子库功能
9………………7
深度学习算法
10……………7
应用编程接口功能
11………………………7
参考文献
………………………9
Ⅰ
GB/T48073—2026
前言
本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定
GB/T1.1—2020《1:》
起草
。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任
。。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口
(SAC/TC28)。
本文件起草单位中国电子技术标准化研究院北京百度网讯科技有限公司华为技术有限公司上
:、、、
海商汤智能科技有限公司北京旷视科技有限公司北京大学清华大学北京智源人工智能研究院中
、、、、、
国移动通信集团有限公司中国民航信息网络股份有限公司中移九天人工智能科技北京有限公司
、、()、
昆仑数智科技有限责任公司中国科学院软件研究所浪潮云信息技术股份公司中国科学院工业人工
、、、
智能研究所中国南方电网有限责任公司超高压输电公司华北电力科学研究院有限责任公司
、、、
中国汽车技术研究中心有限公司中车沈阳机车车辆有限公司同方知网数字科技有限公司浪潮电子
、、、
信息产业股份有限公司浙江大华技术股份有限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司深圳市优
、、、
必选科技股份有限公司南京国通智能科技有限公司
、。
本文件主要起草人董建徐洋宋文林张军马艳军胡晓光于佃海杨恒张行程陈其友刘佳
:、、、、、、、、、、、
曾炜李影穆太江刘颖曹汐肖巍邢统坤刘辉秦日臻林秀峰孟令中杨光肖雪郑佳佳武斌
、、、、、、、、、、、、、、、
薛云志王宁徐小天陈乐然孙跃王佐正孟宪明殷世军胡飞雪邸贺亮孔维生彭剑峰任文奇
、、、、、、、、、、、、、
梁乔玲焦继超丁一宁
、、。
Ⅲ
GB/T48073—2026
人工智能深度学习框架功能要求
1范围
本文件规定了深度学习框架的功能要求主要包括训练功能推理功能模型功能算子库功能深
,、、、、
度学习算法功能和应用编程接口功能
。
本文件适用于深度学习框架的设计开发验证选型和评估
、、。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文
。,
件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于
,;,()
本文件
。
所有部分信息技术神经网络表示与模型压缩
GB/T42382()
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件
。
31
.
深度学习deeplearning
深度神经网络学习
deepneuralnetworklearning
通过训练具有许多隐层的神经网络来创建丰富层次表示的方法
。
注深度学习是机器学习的一个子集
:。
来源
[:GB/T41867—2022,3.2.27]
32
.
深度学习模型deeplearningmodel
基于输入数据或信息生成推理或预测的计算结构
。
33
.
深度学习框架deeplearningframework
提供了全面接口和功能的用于开发训练推理部署深度学习模型的软件工具
,、。
34
.
计算图computationalgraph
用来表示数学函数由节点和连接构成的有向图
,。
注1节点表示数学运算即算子
:,。
注2连接表示数学运算之间的依赖关系代表数据流动
:,。
注3一个连接联通起始节点和终止节点
:。
来源有修改
[:GB/T45280—2025,3.3,]
35
.
张量tensor
计算图中承载计算结果的数据变量
。
1
定制服务
推荐标准
- DB53/T 207.22-2007 永胜烤烟普通烤房烟叶烘烤技术规程 2007-01-18
- DB53/T 207.26-2007 永胜烤烟小等级入户预检管理规程 2007-01-18
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- DB53/T 207.25-2007 永胜烤烟小等级分级扎把技术规程 2007-01-18
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- DB53/T 207.29-2007 永胜烤烟烟叶质量跟踪 2007-01-18