关于正向卷积运算的实现代码求助

"""
多通道卷积前向过程
:param inputs: 卷积层矩阵,形状(N,H,W,C)，N为batch_size，C为通道数
:param kernel: 卷积核,形状(k,k,C,D), C为输入通道数，D为输出通道数
:param bias: 偏置,形状(D,)
:param padding: padding
:param strides: 步长
:return: 卷积结果outputs
"""
def conv2d_forward(inputs, kernel, bias, padding=1, strides=1):
    outputs = []
    N, H, W, C = inputs.shape
    k, k, _, D = kernel.shape

    # 卷积实现

    return outputs

求正向卷积运算的实现代码。没用过pytorch，有哪位大神可以帮忙看看吗？可以给出实现代码吗？感激不尽，尝试了很久没写出来。tensorflow、python都可以。

跪求！！！

麻烦在这个代码基础上实现。