如果步幅应为1、1或3，但实际为2，可以通过以下代码示例解决：

import tensorflow as tf

# 创建一个卷积层，步幅为2
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=2, padding='same', activation='relu')

# 获取卷积层的权重
weights = conv_layer.get_weights()

# 将卷积层的权重的步幅调整为1
weights[0] = tf.transpose(weights[0], (3, 2, 0, 1))

# 创建一个新的卷积层，步幅为1
new_conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu')
new_conv_layer.build(input_shape=(None, None, None, 3))

# 设置新卷积层的权重为调整后的权重
new_conv_layer.set_weights(weights)

# 打印新卷积层的步幅
print(new_conv_layer.strides)

在上面的代码中，我们首先创建了一个步幅为2的卷积层conv_layer。然后，我们获取了该卷积层的权重，并将权重的维度进行了调整，使得在通道维度上的步幅为1。接下来，我们创建了一个新的卷积层new_conv_layer，并将其步幅设置为1。最后，我们将调整后的权重设置给了新的卷积层，并打印了新卷积层的步幅。

这样就可以将步幅从2调整为1。