请定义一个简单的卷积神经网络的卷积核类ConvKernel，用来实现每个卷积核的卷积计算和前向传播反向传播。要求如下： （1）构造函数中包含3个参数：卷积核的大小kernel_size、输入大小input_size、步长大小strides； （2）卷积运算函数包含4个参数：输入_input、权重weights、步长strides、维度_axis，方法中对矩阵情况进行描述； （3）前向传播的操作描述； （4）反向传播的操作描述。

好的，我来为您解答这个问题。

首先，我们需要定义一个简单卷积神经网络的卷积核类ConvKernel，代码如下：

class ConvKernel:
    def __init__(self, kernel_size, input_size, strides):
        self.kernel_size = kernel_size
        self.input_size = input_size
        self.strides = strides

    def convolve(self, _input, weights, strides, axis):
        # 卷积运算函数
        pass

    def forward(self, _input):
        # 前向传播的操作
        pass

    def backward(self, grad_out):
        # 反向传播的操作
        pass

接下来，我们来逐一讲解这个卷积核类的各个方法：

1. `__init__`方法

这个方法在类被实例化的时候会被调用，用来初始化卷积核的大小、输入大小和步长大小。具体来说，这个方法包含三个参数：

- `kernel_size`：卷积核的大小；
- `input_size`：输入的大小；
- `strides`：步长的大小。

这个方法的实现非常简单，只需要将这三个参数存储在对象的属性中即可：

def __init__(self, kernel_size, input_size, strides):
    self.kernel_size = kernel_size
    self.input_size = input_size
    self.strides = strides

2. `convolve`方法

这个方法用来实现卷积运算，包含四个参数：

- `_input`：输入的矩阵；
- `weights`：卷积核的权重；
- `strides`：步长的大小；
- `axis`：矩阵的维度。

在这个方法中，我们需要对输入的矩阵和卷积核的权重进行卷积运算，得到输出矩阵。具体来说，这个方法需要完成以下操作：

1. 根据步长和卷积核的大小计算出输出矩阵的大小；
2. 初始化输出矩阵；
3. 对输入矩阵和卷积核的权重进行卷积运算，得到输出矩阵。

这个方法的实现需要用到numpy库中的一些函数，具体实现如下：

def convolve(self, _input, weights, strides, axis):
    # 计算输出矩阵的大小
    output_size = (_input.shape[axis] - self.kernel_size) // strides + 1

    # 初始化输出矩阵
    output = np.zeros((output_size, output_size))

    # 对输入矩阵和卷积核的权重进行卷积运算
    for i in range(output_size):
        for j in range(output_size):
            output[i][j] = np.sum(_input[i*strides:i*strides+self.kernel_size, j*strides:j*strides+self.kernel_size] * weights)

    return output

3. `forward`方法

这个方法用来实现前向传播的操作。在这个方法中，我们需要将输入矩阵和卷积核的权重进行卷积运算，得到输出矩阵。具体来说，这个方法需要完成以下操作：

1. 对输入矩阵和卷积核的权重进行卷积运算，得到输出矩阵；
2. 将输出矩阵存储在对象的属性中。

这个方法的实现非常简单，只需要调用`convolve`方法，然后将输出矩阵存储在对象的属性中即可：

def forward(self, _input):
    # 对输入矩阵和卷积核的权重进行卷积运算
    output = self.convolve(_input, self.weights, self.strides, self.axis)

    # 将输出矩阵存储在对象的属性中
    self.output = output

4. `backward`方法

这个方法用来实现反向传播的操作。在这个方法中，我们需要计算输出矩阵对输入矩阵和卷积核的权重的梯度，并将其传递到上一层。具体来说，这个方法需要完成以下操作：

1. 计算输出矩阵对输入矩阵的梯度；
2. 计算输出矩阵对卷积核的权重的梯度；
3. 将输入矩阵和卷积核的权重的梯度传递到上一层。

这个方法的实现需要用到numpy库中的一些函数，具体实现如下：

def backward(self, grad_out):
    # 计算输出矩阵对输入矩阵的梯度
    grad_input = np.zeros(self.input_size)
    for i in range(grad_out.shape[0]):
        for j in range(grad_out.shape[1]):
            grad_input[i*self.strides:i*self.strides+self.kernel_size, j*self.strides:j*self.strides+self.kernel_size] += self.weights * grad_out[i][j]

    # 计算输出矩阵对卷积核的权重的梯度
    grad_weights = np.zeros((self.kernel_size, self.kernel_size))
    for i in range(grad_out.shape[0]):
        for j in range(grad_out.shape[1]):
            grad_weights += _input[i*self.strides:i*self.strides+self.kernel_size, j*self.strides:j*self.strides+self.kernel_size] * grad_out[i][j]

    # 将输入矩阵和卷积核的权重的梯度传递到上一层
    return grad_input, grad_weights

这样，我们就完成了一个简单的卷积神经网络的卷积核类ConvKernel的定义，并实现了卷积运算、前向传播和反向传播的操作。