本申请涉及一种数据中心网络设备板卡级温度反演方法、系统及介质，方法包括以下具体步骤：采集数据中心网络设备历史运行过程中各个板卡的接口数据、设备的运行数据以及设备的温度数据，进行数据清洗和归一化并按照时间对齐构建数据集；对于同一块板卡上的所有接口数据通过数据融合进行降维；设计全连接神经网络模型1；设计全连接神经网络模型2；分别对2个全连接神经网络模型进行训练；输入目标板卡的接口数据，模型2的输出即为目标板卡的温度。本申请通过冻结除目标板卡外其他板卡的数据，实现目标板卡对应的温度的反演，提高了数据中心设备运维管理的精细程度和效率。